Pandas Dataframe 열의 튜플을 개별 열로 어떻게 분할합니까?
Pandas 데이터 프레임에서 튜플 열 분할
Pandas 데이터 프레임에서는 제공된 예와 같이 튜플이 포함된 열을 접하는 것이 일반적입니다.
<code class="python">>>> d1 y norm test y norm train len(y_train) len(y_test) \ 0 64.904368 116.151232 1645 549 1 70.852681 112.639876 1645 549 SVR RBF \ 0 (35.652207342877873, 22.95533537448393) 1 (39.563683797747622, 27.382483096332511) LCV \ 0 (19.365430594452338, 13.880062435173587) 1 (19.099614489458364, 14.018867136617146) RIDGE CV \ 0 (4.2907610988480362, 12.416745648065584) 1 (4.18864306788194, 12.980833914392477) RF \ 0 (9.9484841581029428, 16.46902345373697) 1 (10.139848213735391, 16.282141345406522) GB \ 0 (0.012816232716538605, 15.950164822266007) 1 (0.012814519804493328, 15.305745202851712) ET DATA 0 (0.00034337162272515505, 16.284800366214057) j2m 1 (0.00024811554516431878, 15.556506191784194) j2m</code>
이러한 열을 튜플의 각 요소에 대한 개별 열로 분할하려면 다음 기술을 사용할 수 있습니다.
<code class="python"># Convert column to list of tuples col_to_split = df['column_name'].tolist() # Create a new dataframe from the list of tuples split_col = pd.DataFrame(col_to_split, index=df.index) # Assign new columns to original dataframe df[['column_name_a', 'column_name_b']] = split_col</code>
예를 들어 제공된 데이터 프레임에서 LCV 열을 LCV- a 및 LCV-b 열:
<code class="python">d1[['LCV-a', 'LCV-b']] = pd.DataFrame(d1['LCV'].tolist(), index=d1.index)</code>
다음 데이터 프레임이 생성됩니다.
<code class="python">>>> d1 y norm test y norm train len(y_train) len(y_test) \ 0 64.904368 116.151232 1645 549 1 70.852681 112.639876 1645 549 SVR RBF \ 0 (35.652207342877873, 22.95533537448393) 1 (39.563683797747622, 27.382483096332511) LCV-a LCV-b 0 (19.365430594452338, 13.880062435173587) None 1 (19.099614489458364, 14.018867136617146) None RIDGE CV \ 0 (4.2907610988480362, 12.416745648065584) 1 (4.18864306788194, 12.980833914392477) RF \ 0 (9.9484841581029428, 16.46902345373697) 1 (10.139848213735391, 16.282141345406522) GB \ 0 (0.012816232716538605, 15.950164822266007) 1 (0.012814519804493328, 15.305745202851712) ET DATA 0 (0.00034337162272515505, 16.284800366214057) j2m 1 (0.00024811554516431878, 15.556506191784194) j2m</code>
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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
