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Python 판다스 데이터프레임에서 어떤 값이 NaN인지 확인하는 방법은 무엇인가요?, How to check if any value is NaN in a Pandas DataFrame 질문 Python Pandas에서 DataFrame에 NaN 값이 하나 이상 있는지 확인하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요? pd.isnan 함수를 알고 있지만, 이 함수는 각 요소에 대한 부울 값의 DataFrame을 반환합니다. 여기에 있는 게시물도 제 질문에 정확히 대답하지는 않습니다. 답변 jwilner의 응답은 정확합니다. 나는 더 빠른 옵션이 있는지 알아보기 위해 탐색하고 있었는데, 내 경험상으로는 평면 배열의 합이 (이상하게도) 카운팅보다 빠릅니다. 이 코드가 더 빠릅니다: df.isnull().values.any() import numpy as np import pandas as pd import perfplot def setup(n): df = pd.DataFrame(np.random.ra.. 2023. 7. 26.
Python 인덱스를 사용하여 pandas DataFrame의 특정 셀에 값을 설정합니다., Set value for particular cell in pandas DataFrame using index 질문 나는 Pandas DataFrame을 만들었습니다. df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y']) 그리고 이것을 얻었습니다. x y A NaN NaN B NaN NaN C NaN NaN 이제, 특정 셀에 값을 할당하고 싶습니다. 예를 들어, 행 C와 열 x에 값을 할당하고 싶습니다. 다음 결과를 기대합니다: x y A NaN NaN B NaN NaN C 10 NaN 다음 코드로 이를 수행할 것으로 예상합니다: df.xs('C')['x'] = 10 그러나, df의 내용이 변경되지 않았습니다. 데이터프레임은 여전히 NaN만을 포함하고 있습니다. 어떤 제안이 있나요? 답변 RukTech의 답변, df.set_value('C', 'x', 10)은 아래에 .. 2023. 7. 10.
Python 리스트 컴프리헨션 대 맵, List comprehension vs map 질문 map()를 사용하는 것이 리스트 컴프리헨션보다 나은 이유가 있나요? 그리고 그 반대의 경우도 마찬가지인가요? 어느 것이 일반적으로 더 효율적이거나 Pythonic하다고 생각되나요? 답변 map는 경우에 따라 (람다를 만드는 대신 map과 리스트 컴프리헨션에서 동일한 함수를 사용할 때) 미세하게 더 빠를 수 있습니다. 리스트 컴프리헨션은 다른 경우에 더 빠를 수 있으며 대부분의 (모든 것이 아닌) Pythonista는 더 직접적이고 명확하다고 생각합니다. 동일한 함수를 사용할 때 map의 미세한 속도 이점의 예: $ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(hex, xs)' 100000 loops, best of 3: 4.86 usec per loop $ python -.. 2023. 6. 6.
Python 파이썬에서 리스트에서 고유한 값 가져오기 [중복], Get unique values from a list in python [duplicate] 질문 다음 목록에서 고유한 값을 가져 오려고합니다. ['nowplaying', 'PBS', 'PBS', 'nowplaying', 'job', 'debate', 'thenandnow'] 필요한 출력은 다음과 같습니다. ['nowplaying', 'PBS', 'job', 'debate', 'thenandnow'] 이 코드는 작동합니다. output = [] for x in trends: if x not in output: output.append(x) print(output) 사용해야하는 더 나은 솔루션이 있습니까? 답변 먼저 쉼표로 구분하여 목록을 올바르게 선언합니다. 목록을 세트로 변환하여 고유한 값만 가져올 수 있습니다. mylist = ['nowplaying', 'PBS', 'PBS', 'nowpla.. 2023. 6. 2.

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