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Pandas中怎么實現向量化操作

小億
109
2024-05-11 16:57:54
欄目: 編程語言

在Pandas中,可以通過使用向量化操作來對整個Series或DataFrame進行元素級操作,而不需要使用循環或顯式地編寫函數。這樣可以提高計算效率并簡化代碼編寫。

以下是一些常用的向量化操作方法:

  1. 使用算術運算符進行向量化操作,例如:+-*/
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

df['C'] = df['A'] + df['B']
  1. 使用NumPy函數進行向量化操作,例如:np.sqrt()np.exp()np.log()等。
import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

df['B'] = np.sqrt(df['A'])
  1. 使用Pandas內置的方法進行向量化操作,例如:apply()map()str屬性等。
import pandas as pd

data = {'A': ['hello', 'world', 'python']}
df = pd.DataFrame(data)

df['B'] = df['A'].apply(lambda x: x.upper())

通過使用這些方法,可以方便地實現向量化操作,提高代碼效率并簡化代碼編寫。

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