pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Bagaimana untuk Mengira Kejadian Istilah dengan Cekap dalam Gabungan Kumpulan ID dalam Bingkai Data Pandas?
Bagaimana untuk Mengira Kejadian Istilah dengan Cekap dalam Gabungan Kumpulan ID dalam Bingkai Data Pandas?
Bagaimana cara melakukan pengiraan nilai kumpulan mengikut kerangka data panda?
Anda perlu mengumpulkan bingkai data mengikut lajur 'id' dan 'kumpulan' dan mengira kiraan setiap lajur nilai unik dalam lajur 'istilah' untuk setiap pasangan unik nilai 'id' dan 'kumpulan'. Dalam erti kata lain, anda perlu menentukan kekerapan setiap istilah muncul dalam setiap gabungan kumpulan id.
Anda boleh mencapai ini menggunakan fungsi kumpulan mengikut dan saiz panda:
df.groupby(['id', 'group', 'term']).size().unstack(fill_value=0)
Ini akan menghasilkan jadual dengan id dan kumpulan sebagai indeks dan istilah sebagai lajur.
Masa
Kaedah ini sangat cekap, walaupun untuk besar set data. Untuk bingkai data dengan 1,000,000 baris, kod di atas hanya mengambil masa kira-kira 6 saat untuk dilaksanakan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengira Kejadian Istilah dengan Cekap dalam Gabungan Kumpulan ID dalam Bingkai Data Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1653
14
1413
52
1306
25
1251
29
1224
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan
Apr 12, 2025 am 12:01 AM
Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.
Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi
Apr 13, 2025 am 12:14 AM
Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.
Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?
Apr 09, 2025 pm 04:33 PM
Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.
Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik
Apr 11, 2025 am 12:04 AM
Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.
Python: meneroka aplikasi utamanya
Apr 10, 2025 am 09:41 AM
Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.
Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
