Pandas DataFrame でテキスト列を連結(jié)する効率的な手法
データ操作の領(lǐng)域では、複數(shù)のテキスト列を 1 つのまとまりのある列に結(jié)合する必要がよくあります。 「年」列と「四半期」列を含むデータフレームを含む一般的なシナリオを検討してみましょう。目標(biāo)は、結(jié)合された値を表す新しい「期間」列を作成することです。
これを達(dá)成するために、次の戦略を採(cǎi)用します。 :
直接連結(jié) (文字列列)
両方の場(chǎng)合「年」列と「四半期」列は文字列型です。
df["period"] = df["Year"] + df["quarter"]
型変換 (非文字列列)
If を使用して直接連結(jié)できます。どちらの列も文字列型ではないため、最初にそれらを次のように変換する必要があります。文字列:
df["period"] = df["Year"].astype(str) + df["quarter"]
注意: 連結(jié)中は NaN を慎重に扱ってください。
複數(shù)の文字列列の集計(jì)
を扱うとき複數(shù)の文字列列の場(chǎng)合、「agg」を利用できます。 function:
df['period'] = df[['Year', 'quarter', ...]].agg('-'.join, axis=1)
ここで、「-」は列値の間の區(qū)切り文字として機(jī)能します。
これらのテクニックを採(cǎi)用することで、Pandas DataFrame 內(nèi)のテキスト列を簡(jiǎn)単に結(jié)合でき、シームレスなデータ処理と分析。
以上がPandas DataFrame でテキスト列を効率的に連結(jié)するにはどうすればよいですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

ホットAIツール

Undress AI Tool
脫衣畫像を無(wú)料で

Undresser.AI Undress
リアルなヌード寫真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
寫真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無(wú)料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡(jiǎn)単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無(wú)料のコードエディター

SublimeText3 中國(guó)語(yǔ)版
中國(guó)語(yǔ)版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強(qiáng)力な PHP 統(tǒng)合開(kāi)発環(huán)境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開(kāi)発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書(shū)き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK()方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw()メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開(kāi)発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります:親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書(shū)きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます

イテレータは、__iter __()および__next __()メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の()を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無(wú)限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評(píng)価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注:リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過(guò)できません。

API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書(shū)に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。

Pythonで2つのリストを同時(shí)にトラバースする一般的な方法は、Zip()関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順?lè)衰讠ⅴ辚螗挨?、最短になります。リストの長(zhǎng)さが一貫していない場(chǎng)合は、itertools.zip_longest()を使用して最長(zhǎng)になり、欠損値を入力できます。 enumerate()と組み合わせて、同時(shí)にインデックスを取得できます。 1.Zip()は簡(jiǎn)潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest()は、一貫性のない長(zhǎng)さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate(Zip())は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。

inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __()and__next __()

Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構(gòu)文は、アサート條件とオプションのエラー情報(bào)であり、パラメーターチェック、ステータス確認(rèn)などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報(bào)と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開(kāi)発段階での補(bǔ)助デバッグにのみ利用できます。

タイプヒントシンパソコンの問(wèn)題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon(:)

Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。?biāo)準(zhǔn)のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動(dòng)的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機(jī)能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動(dòng)的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開(kāi)発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
