Pandas — мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. Распространённая задача включает выборку конкретных столбцов из DataFrame. В этой статье рассматриваются эффективные и понятные методы выбора нескольких столбцов, с акцентом на лучших практиках. Оглавление: Использование синтаксиса getitem Использование iloc() Использование loc() Булево индексирование для выбора столбцов Вопросы производительности Заключение…
-
-
Эффективное создание Pandas DataFrame из списков
Pandas — это мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. В её основе лежит DataFrame — универсальная двумерная структура данных с метками. Часто возникает необходимость создавать DataFrame из существующих данных, и списки предоставляют удобный и распространённый способ начать. Эта статья рассматривает несколько эффективных методов построения Pandas DataFrame из различных…
-
Эффективное слияние фреймов данных Pandas по индексам
Эффективное объединение фреймов данных Pandas по индексам Pandas предоставляет мощные инструменты для обработки данных, и объединение фреймов данных — распространенная задача. Когда ваши фреймы данных имеют общий индекс, использование этой общей информации для эффективного объединения является ключевым моментом. В этой статье рассматриваются лучшие подходы к объединению фреймов данных Pandas на…
-
Эффективная выборка и сортировка уникальных значений в Pandas DataFrame
Pandas — это мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. Распространенная задача включает извлечение уникальных значений из столбца DataFrame и их последующую сортировку. В этой статье рассматриваются два эффективных метода для решения этой задачи. Содержание Извлечение уникальных значений с помощью метода unique() Извлечение уникальных значений с помощью метода drop_duplicates()…
-
Эффективное применение функций к нескольким столбцам Pandas DataFrame
Pandas — это мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. Часто возникает необходимость применить одну и ту же функцию к нескольким столбцам DataFrame. В этой статье описываются эффективные методы для достижения этого, избегая повторяющейся обработки столбцов по одному. Оглавление Векторизованные операции: самый быстрый подход Метод apply(): построчные операции applymap():…
-
Мастерство преобразования JSON в DataFrame Pandas
Pandas — мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. Часто данные поступают в формате JSON, требуя преобразования в Pandas DataFrame для эффективной обработки. В этой статье рассматриваются два основных метода такого преобразования: использование json_normalize() и read_json(), а также выделяются их сильные и слабые стороны. Оглавление Эффективная обработка вложенного JSON…
-
Освой опциональные аргументы в Python
Содержание Аргументы по умолчанию: основа необязательных аргументов Переменное число позиционных аргументов (*args) Переменное число именованных аргументов (**kwargs) Рекомендации по использованию необязательных аргументов Аргументы по умолчанию: основа необязательных аргументов Необязательные аргументы являются краеугольным камнем написания гибких и многоразовых функций Python. Они позволяют вашим функциям принимать переменное количество входных данных без необходимости…
-
Сравнение строк в Java: Полное руководство
Java предоставляет несколько способов сравнения строк, каждый со своими преимуществами и недостатками. Лучший метод зависит от того, нужно ли вам регистрозависимое сравнение, проверяете ли вы на равенство или нужно определить лексикографический порядок. Это руководство разъясняет наиболее распространенные подходы. Содержание Использование метода compareTo() Оператор == Метод equals() Регистрозависимость и equalsIgnoreCase() Метод…
-
Проверка типов переменных в Python: Полное руководство
Динамическая типизация Python обеспечивает гибкость, но иногда необходимо определить тип переменной во время выполнения. В этой статье рассматриваются эффективные методы проверки типов переменных в Python. Оглавление Типы данных Python Методы проверки типов Использование функции type() Использование функции isinstance() Обработка ошибок типов Типы данных Python Понимание основных типов данных Python имеет…
-
Эффективное удаление дубликатов из списков Python
Списки Python невероятно универсальны, но эффективная обработка дублирующих элементов — распространенная задача программирования. В этой статье рассматриваются два эффективных метода удаления дубликатов из списка Python: использование встроенной функции set() для скорости и использование OrderedDict для сохранения исходного порядка элементов. Содержание Удаление дубликатов с помощью метода set() Сохранение порядка с помощью…