У меня есть большой фрейм данных с данными о клиентах. Затем у меня есть два списка с уникальными идентификаторами клиентов и уникальными резервными значениями. Оба списка имеют одинаковую длину. Мне нужно более быстрое решение для переопределения столбца в наборе данных, если уникальный идентификатор присутствует в списке.
Вот что я сейчас делаю:
for unique_id, overrides_id in zip(
У меня есть большой фрейм данных с данными о клиентах. Затем у меня есть два списка с уникальными идентификаторами клиентов и уникальными резервными значениями. Оба списка имеют одинаковую длину. Мне нужно более быстрое решение для переопределения столбца в наборе данных, если уникальный идентификатор присутствует в списке. Вот что я сейчас делаю: for unique_id, overrides_id in zip([list of unique_ids], [list of override ids]): df.loc[df[`Unique_ID_Column'] == unique_id, 'unique_id_backup'] = unique_id`
У меня есть большой фрейм данных с данными о клиентах. Затем у меня есть два списка с уникальными идентификаторами клиентов и уникальными резервными значениями. Оба списка имеют одинаковую длину. Мне нужно более быстрое решение для переопределения...
У меня есть большой фрейм данных с данными о клиентах. Затем у меня есть два списка с уникальными идентификаторами клиентов и уникальными резервными значениями. Оба списка имеют одинаковую длину. Мне нужно более быстрое решение для переопределения...
У меня есть функция, которая вызывает цикл, генерирующий новые строки данных, по 4 за раз. Я пытаюсь как можно быстрее превратить все сгенерированные строки в фрейм данных Polars.
Мой текущий код создает список строк (кортежей) для DataFrame и...
I'm new to Python and stackoverflow. So please forgive any shortcomings in my posting. I want to calculate the row average of a specific row(e.g. Bahrain) and I'm having problem achieving it. I used df.loc but It's returning a key error with the...
I'm new to Python and stackoverflow. So please forgive any shortcomings in my posting. I want to calculate the row average of a specific row(e.g. Bahrain) and I'm having problem achieving it. I used df.loc but It's returning a key error with the...