Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana untuk Menetapkan Nilai dengan Cekap dalam Sel DataFrame Pandas Tertentu?

Bagaimana untuk Menetapkan Nilai dengan Cekap dalam Sel DataFrame Pandas Tertentu?

Dec 06, 2024 pm 09:29 PM

How to Efficiently Set Values in Specific Pandas DataFrame Cells?

Menetapkan Nilai dalam Sel Spesifik Bingkai Data Pandas mengikut Indeks

Dalam analisis data menggunakan Panda, selalunya menjadi perlu untuk mengubah suai nilai sel individu dalam DataFrame. Ini boleh dicapai menggunakan pelbagai kaedah, termasuk df. xs, df['lajur'] dan df.at.

1. df.xs (Ditamatkan)

Kaedah df.xs() membenarkan memilih baris tertentu daripada DataFrame. Walau bagaimanapun, memberikan nilai kepada lajur dalam baris yang dikembalikan tidak mengubah suai DataFrame asal. Sebaliknya, ia mencipta DataFrame baharu yang mengandungi baris yang diubah suai. Contohnya:

df.xs('C')['x'] = 10
Salin selepas log masuk

2. df['column']

Pengindeksan rantai menggunakan df['column'] mengembalikan paparan lajur yang ditentukan. Menetapkan nilai pada lajur yang dipilih secara langsung mengubah suai DataFrame asal. Contohnya:

df['x']['C'] = 10
Salin selepas log masuk

3. df.at (Disyorkan)

Kaedah yang disyorkan untuk menetapkan nilai sel tertentu dalam DataFrame menggunakan df.at. Kaedah ini mengambil indeks baris dan lajur sebagai argumen dan secara langsung memberikan nilai baharu kepada sel yang ditentukan. Ia mengubah suai DataFrame asal tanpa membuat yang baharu.

df.at['C', 'x'] = 10
Salin selepas log masuk

Pertimbangan Prestasi

Untuk DataFrames yang besar, prestasi menjadi penting. Penanda aras menunjukkan bahawa df.set_value, yang telah ditamatkan, adalah jauh lebih pantas daripada df['column'] dan df.at. Walau bagaimanapun, kerana set_value telah ditamatkan, df.at harus digunakan sebagai kaedah yang disyorkan pada masa hadapan.

Kesimpulan

Menetapkan nilai dalam sel tertentu Pandas DataFrame boleh dicapai dengan menggunakan kaedah yang berbeza, masing-masing mempunyai kelebihan dan ciri prestasi tersendiri. Memahami perbezaan antara mencipta DataFrame baharu dan mengubah suai yang sedia ada adalah kunci untuk memilih kaedah yang sesuai. Untuk prestasi dan kebolehselenggaraan terbaik, adalah disyorkan untuk menggunakan df.at kerana ia secara langsung mengubah suai DataFrame asal dan merupakan kaedah pilihan untuk menetapkan nilai sel.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menetapkan Nilai dengan Cekap dalam Sel DataFrame Pandas Tertentu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1655
14
Tutorial PHP
1253
29
Tutorial C#
1228
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan 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.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? 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.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi 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.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik 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 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 dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda 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: meneroka aplikasi utamanya 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: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas 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.

See all articles