


Wie filtere ich Pandas DataFrame-Zeilen basierend auf einer Liste von Werten in einer bestimmten Spalte?
Dec 26, 2024 am 04:26 AMDataFrame-Zeilen filtern, wenn der Wert in der Spalte mit einer bestimmten Liste übereinstimmt
Das Pandas DataFrame-RPT verfügt über mehrere Zeilen mit Daten zu Best?nden. Um Zeilen abzurufen, in denen die Aktien-IDs mit einer bestimmten Werteliste übereinstimmen, sollte die isin-Methode verwendet werden. Sehen wir uns an, wie man DataFrame-Zeilen mithilfe einer Werteliste filtert:
import pandas as pd # Create a sample DataFrame rpt = pd.DataFrame({'STK_ID': ['000002', '600809', '600141', '600329', '603366'], 'RPT_Date': ['20120331', '20120331', '20120331', '20120331', '20091231'], 'sales': [100, 200, 300, 400, 500]}) # Stock IDs to filter for stk_list = ['600809', '600141', '600329'] # Filter rows using isin filtered_rows = rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)]
Die isin-Methode prüft, ob die Werte in der angegebenen Spalte in der bereitgestellten Liste vorhanden sind. Zeilen mit übereinstimmenden IDs werden in den DataFrame filtered_rows gefiltert:
print(filtered_rows) STK_ID RPT_Date sales 0 600809 20120331 200 1 600141 20120331 300 2 600329 20120331 400
Dieser Filteransatz vermeidet den h?ufigen Fehler der Verwendung von in, der für die überprüfung, ob Werte in einer Liste vorhanden sind, nicht unterstützt wird. Durch die Verwendung von isin k?nnen die gewünschten Zeilen effizient aus dem DataFrame abgerufen werden.
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Die "Hallo, Welt!" Das Programm ist das grundlegendste Beispiel in Python, mit dem die grundlegende Syntax demonstriert und verifiziert wird, dass die Entwicklungsumgebung korrekt konfiguriert ist. 1. Es wird über eine Zeile von Codedruck ("Hallo, Welt!") Implementiert, und nach dem Laufen wird der angegebene Text auf der Konsole ausgegeben. 2. Die laufenden Schritte umfassen das Installieren von Python, das Schreiben von Code mit einem Texteditor, das Speichern als .py -Datei und die Ausführung der Datei im Terminal; 3. H?ufige Fehler sind fehlende Klammern oder Zitate, Missbrauch von Kapitaldruck, nicht als .py -Format und Auslaufumgebungsfehler; 4. Optionale Tools enthalten lokales Texteditorterminal, Online -Editor (z. B. repit.com)

Algorithmsinpythonareessentialforefficienproblem-L?sungsprogrammierung

ListsericinpythonextractSaportionofalistusingindices.1

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Das CSV -Modul von Python bietet eine einfache M?glichkeit, CSV -Dateien zu lesen und zu schreiben. 1. Beim Lesen einer CSV -Datei k?nnen Sie CSV.Reader () verwenden, um Zeile nach Zeile zu lesen und jede Datenzeile als Zeichenfolgenliste zurückzugeben. Wenn Sie über Spaltennamen auf die Daten zugreifen müssen, k?nnen Sie CSV.DICTREADER () verwenden, um jede Zeile in ein W?rterbuch zuzuordnen. 2. Wenn Sie in eine CSV -Datei schreiben, verwenden Sie CSV.Writer () und Call writerow () oder writherows () Methoden, um einzelne oder mehrere Datenzeilen zu schreiben; Wenn Sie W?rterbuchdaten schreiben m?chten, verwenden Sie CSV.DictWriter (), Sie müssen den Spaltennamen zuerst definieren und den Header über RecrecaderHeader () schreiben. 3.. Wenn Sie mit Kantenf?llen handeln, wird das Modul automatisch behandelt

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.
