


Bagaimanakah Panda Berbeza `bercantum()` Jenis Sertaan Menggabungkan DataFrames?
Dec 27, 2024 pm 05:43 PMPandas Penggabungan 101: Asas
Pengenalan
Menggabungkan DataFrames dalam Pandas ialah alat yang berkuasa untuk menggabungkan dan memanipulasi data daripada sumber yang berbeza. Panduan ini memberikan gambaran menyeluruh tentang jenis asas cantuman dan aplikasinya.
Jenis Cantuman
1. INNER JOIN (lalai)
- Memadankan baris dengan kekunci biasa dalam kedua-dua DataFrames.
- Mengembalikan hanya baris yang mempunyai nilai yang sepadan dalam kedua-dua bingkai.
-
Contoh:
left.merge(right, on='key')
2. LEFT OUTER JOIN
- Memadankan baris dari DataFrame kiri dengan baris yang sepadan dalam DataFrame kanan.
- Jika tiada baris yang sepadan ditemui, NaNs dimasukkan dalam output untuk tiada lajur dari sebelah kanan DataFrame.
-
Contoh:
left.merge(right, on='key', how='left')
3. RIGHT OUTER JOIN
- Memadankan baris dari DataFrame kanan dengan baris yang sepadan di DataFrame kiri.
- Jika tiada baris yang sepadan ditemui, NaNs dimasukkan dalam output untuk tiada lajur dari kiri DataFrame.
-
Contoh:
left.merge(right, on='key', how='right')
4. FULL OUTER JOIN
- Memadankan semua baris daripada kedua-dua DataFrames, tidak kira sama ada mereka mempunyai kunci biasa.
- NaNs dimasukkan kerana tiada baris dalam kedua-dua bingkai.
-
Contoh:
left.merge(right, on='key', how='outer')
Variasi Sertai Lain
1. LEFT-Excluding JOIN
- Mengembalikan baris dari kiri DataFrame yang tidak sepadan dengan mana-mana baris dalam DataFrame kanan.
2. KANAN-Tidak Termasuk SERTAI
- Mengembalikan baris dari DataFrame kanan yang tidak sepadan dengan mana-mana baris dalam DataFrame sebelah kiri.
3. ANTI JOIN (Tidak Termasuk di Mana-mana Bahagian)
- Mengembalikan baris daripada kedua-dua DataFrames yang tidak sepadan dengan mana-mana baris di sebelah yang lain.
Mengendalikan Berbeza Nama Lajur Utama
- Gunakan argumen left_on dan right_on untuk digabungkan pada lajur dengan nama yang berbeza.
Mengelakkan Pendua Lajur Kunci dalam Output
- Tetapkan indeks sebagai langkah awal untuk bergabung pada indeks dan hapuskan kunci pendua lajur.
Menggabungkan Lajur Tunggal daripada Satu DataFrame
- Subset lajur sebelum digabungkan untuk memilih lajur tertentu daripada salah satu DataFrame.
- Gunakan peta untuk pendekatan yang lebih cekap dalam kes di mana hanya satu lajur sedang dijalankan digabungkan.
Bercantum pada Berbilang Lajur
- Tentukan senarai untuk di (atau kiri_on dan kanan_on) untuk disertai pada berbilang lajur.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Panda Berbeza `bercantum()` Jenis Sertaan Menggabungkan DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

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

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

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)

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

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.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

@Property adalah penghias dalam python yang digunakan untuk menyamar kaedah sebagai sifat, yang membolehkan pertimbangan logik atau pengiraan dinamik nilai apabila mengakses sifat. 1. 2. Ia boleh mengawal tingkah laku tugasan dengan .setter, seperti kesahihan nilai semak, jika .setter tidak ditakrifkan, ia hanya dibaca atribut; 3. Ia sesuai untuk adegan seperti pengesahan tugasan harta, generasi dinamik nilai atribut, dan menyembunyikan butiran pelaksanaan dalaman; 4. Apabila menggunakannya, sila ambil perhatian bahawa nama atribut berbeza dari nama pembolehubah peribadi untuk mengelakkan gelung mati, dan sesuai untuk operasi ringan; 5. Dalam contoh, kelas bulatan menyekat jejari tidak negatif, dan kelas orang secara dinamik menghasilkan atribut penuh_name
