


Bagaimanakah Saya Boleh Menggabungkan Lajur Teks dengan Cekap dalam Bingkai Data Pandas?
Teknik Cekap untuk Menggabungkan Lajur Teks dalam Bingkai Data Pandas
Dalam bidang manipulasi data, keperluan untuk menggabungkan berbilang lajur teks menjadi satu lajur yang padat sering timbul. Mari kita terokai senario biasa yang melibatkan DataFrame dengan lajur 'Tahun' dan 'suku', di mana matlamatnya adalah untuk mencipta lajur 'tempoh' baharu yang mewakili nilai gabungan.
Untuk mencapai matlamat ini, kami menggunakan strategi berikut :
Penggabungan Langsung (String Lajur)
Jika kedua-dua lajur 'Tahun' dan 'suku' adalah daripada jenis rentetan, kita boleh menggabungkannya secara langsung menggunakan:
df["period"] = df["Year"] + df["quarter"]
Penukaran Jenis (Bukan- Lajur Rentetan)
Jika salah satu daripada lajur tidak ditaip rentetan, kami mesti menukarnya dahulu kepada rentetan:
df["period"] = df["Year"].astype(str) + df["quarter"]
Awas: Kendalikan NaN dengan berhati-hati semasa penggabungan.
Penggabungan untuk Berbilang Lajur Rentetan
Apabila berurusan dengan berbilang lajur rentetan, kita boleh menggunakan 'agg' fungsi:
df['period'] = df[['Year', 'quarter', ...]].agg('-'.join, axis=1)
Di sini, '-' berfungsi sebagai pemisah antara nilai lajur.
Dengan menggunakan teknik ini, anda boleh dengan mudah menggabungkan lajur teks dalam Pandas DataFrame anda, membuka jalan untuk pemprosesan dan analisis data yang lancar.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menggabungkan Lajur Teks dengan Cekap dalam Bingkai Data Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
