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进行已经矢量化后的字符串数据,可以使用pandas的Series数据对象的map方法。这样,对于未经矢量化的数据也可以先进行数据的矢量化转换然后再进行相应的处理。

举例实现字符串数据的操作,编写代码如下:

#!/usr/bin/python
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
seriers_data = Series(['Hello','Python','Data','World'])
print(seriers_data.map(str.lower))

程序的运行结果如下:

GreydeMac-mini:chapter07 greyzhang$ vim series_map.py
GreydeMac-mini:chapter07 greyzhang$ python series_map.py 
0   hello
1  python
2   data
3   world
dtype: object

上面的例子中,先对列表形式的数据进行了向量化的处理,讲数据处理成pandas的Series对象类型,然后进行矢量化的操作。通过Series的map方法对每个字符串进行了全都转换成小写字母的操作。

以上这篇使用pandas批量处理矢量化字符串的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
pandas,矢量化,字符串

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。