国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

    <ul id="dmo95"></ul>
    Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana untuk Memilih Lajur dengan Betul dalam Pandas DataFrames?

    Bagaimana untuk Memilih Lajur dengan Betul dalam Pandas DataFrames?

    Dec 24, 2024 pm 01:26 PM

    How to Correctly Select Columns in Pandas DataFrames?

    Pemilihan Lajur dalam Pandas DataFrames: Panduan Penyelesaian Masalah

    Apabila bekerja dengan bingkai data Pandas, memilih lajur tertentu ialah tugas asas. Walau bagaimanapun, percubaan untuk mencapai ini menggunakan sintaks seperti df['a':'b'] atau df.ix[:, 'a':'b'] mungkin menghadapi halangan kerana ketidakupayaan untuk menghiris nama lajur sebagai rentetan.

    Pilihan 1: Pemilihan Lajur Eksplisit

    Untuk memilih lajur tertentu mengikut nama, penyelesaiannya terletak pada menghantar senarai nama lajur kepada sintaks __getitem__:

    df1 = df[['a', 'b']]

    Pendekatan ini mencipta paparan hanya lajur yang diingini.

    Pilihan 2: Pemilihan Lajur Berangka

    Jika mengindeks lajur secara berangka diutamakan, fungsi iloc boleh bekerja:

    df1 = df.iloc[:, 0:2]

    Perhatikan bahawa pengindeksan Python mengecualikan indeks penamat.

    Salin vs. Paparan

    Adalah penting untuk memahami perbezaan antara paparan dan salinan objek Pandas. Secara lalai, kaedah pertama mencipta salinan, manakala kaedah kedua mengembalikan pandangan yang merujuk lokasi memori yang sama dengan objek asal. Untuk mendapatkan salinan menggunakan kaedah kedua, gunakan kaedah .copy():

    df1 = df.iloc[0, 0:2].copy()

    Menggunakan Indeks Lajur

    Untuk mengakses lajur mengikut nama menggunakan iloc, indeks lajur boleh diperoleh menggunakan fungsi get_loc:

    column_indices = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}
    df1 = df.iloc[:, [column_indices['a'], column_indices['b']]]

    Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memilih Lajur dengan Betul dalam Pandas DataFrames?. 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

    Undress AI Tool

    Undress AI Tool

    Gambar buka pakaian secara percuma

    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.

    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 PHP
    1488
    72
    Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

    Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

    Terangkan pernyataan Python. Terangkan pernyataan Python. Jul 07, 2025 am 12:14 AM

    Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

    Apakah Iterator Python? Apakah Iterator Python? Jul 08, 2025 am 02:56 AM

    Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

    Apakah petunjuk jenis python? Apakah petunjuk jenis python? Jul 07, 2025 am 02:55 AM

    TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

    Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python Jul 09, 2025 am 01:13 AM

    Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

    Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

    Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

    Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

    Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

    Menyediakan dan menggunakan persekitaran maya Python Menyediakan dan menggunakan persekitaran maya Python Jul 06, 2025 am 02:56 AM

    Persekitaran maya boleh mengasingkan kebergantungan projek yang berbeza. Dicipta menggunakan modul Venv Python sendiri, perintah itu adalah python-mvenvenv; Kaedah pengaktifan: Windows menggunakan Env \ Scripts \ Activate, MacOS/Linux menggunakan Sourceenv/Bin/Activate; Pakej pemasangan menggunakan pipinstall, gunakan pipfreeze> keperluan.txt untuk menghasilkan fail keperluan, dan gunakan pipinstall-rrequirements.txt untuk memulihkan persekitaran; Langkah berjaga -jaga termasuk tidak menyerahkan kepada Git, mengaktifkan semula setiap kali terminal baru dibuka, dan pengenalan dan penukaran automatik boleh digunakan oleh IDE.

    See all articles