


Wie kann ich die Funktion ?isin' von Pandas verwenden, um die Operatoren ?IN' und ?NOT IN' von SQL nachzuahmen?
Dec 21, 2024 pm 10:25 PMFragen Sie Pandas DataFrames mit der Leistungsf?higkeit von SQLs IN und NOT IN ab
Das Filtern von Daten in Pandas DataFrames ist eine h?ufige Aufgabe in der Datenverarbeitung. Pandas bietet verschiedene Methoden, um dies zu erreichen, einschlie?lich der intuitiven isin-Funktion. Dieser Artikel zeigt, wie Sie isin nutzen k?nnen, um Daten zu filtern und dabei die IN- und NOT IN-Operatoren von SQL nachzuahmen.
Das Problem verstehen
Die IN- und NOT IN-Operatoren von SQL erm?glichen Ihnen dies Filtern Sie Daten basierend darauf, ob ein Wert in einer bestimmten Liste enthalten oder aus dieser ausgeschlossen ist. Diese Funktionalit?t ist wichtig, um bestimmte Datens?tze zu isolieren oder unerwünschte Daten zu entfernen.
Verwenden von isin zum Filtern von Daten
Pandas bietet die isin-Funktion an, die auf Serienobjekte angewendet wird. Es gibt eine boolesche Maske zurück, die angibt, ob jedes Element in der Serie mit einem Wert in einer bereitgestellten Liste oder einem Array übereinstimmt.
IN-Filterung
Um eine IN-Operation auszuführen, übergeben Sie einfach Die Liste der Werte, die Sie mit der isin-Funktion abgleichen m?chten, mit der folgenden Syntax:
something.isin(somewhere)
NOT IN Filtern
Um eine NOT IN-Operation durchzuführen, verwenden Sie den Negationsoperator ~ vor der isin-Funktion:
~something.isin(somewhere)
Arbeitsbeispiel
Betrachten Sie den folgenden DataFrame df und eine Liste der zu behaltenden L?nder die Zeilen, in denen das Land in ?country_to_keep“ enthalten ist:
df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']}) countries_to_keep = ['UK', 'China']
Ausgabe:
df[df.country.isin(countries_to_keep)]
So finden Sie die Zeilen, in denen das Land nicht in ?country_to_keep“ enthalten ist:
country 1 UK 3 China
Ausgabe:
df[~df.country.isin(countries_to_keep)]Vorteile der Verwendung isin
country 0 US 2 Germany
Pr?gnanz:
- Die isin-Funktion bietet eine pr?gnante M?glichkeit, IN- und NOT-IN-Filterung durchzuführen, wodurch der Bedarf an kompliziertem Code reduziert wird.
- Flexibilit?t: isin kann mit jeder Art von Serie verwendet werden, einschlie?lich Zeichenfolgen, Ganzzahlen und Objekte.
- Effizienz: isin nutzt optimierte Algorithmen zur Durchführung der Filterung, was es auch für gro?e Datens?tze effizient macht.
- Durch das Verst?ndnis und die Nutzung der isin-Funktion k?nnen Sie kann Pandas DataFrames effektiv basierend auf den Werten in Ihren angegebenen Listen oder Arrays filtern und Ihre Datenverarbeitungsaufgaben mit der Leistungsf?higkeit von SQLs IN und NOT IN unterstützen Operatoren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Funktion ?isin' von Pandas verwenden, um die Operatoren ?IN' und ?NOT IN' von SQL nachzuahmen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
