Привет! Меня зовут Алексей, и я хочу поделиться с тобой способом автоматизировать и масштабировать вычисления для создания датафрейма df_res с 100 строками.Для начала, нам нужно определить, какие именно типы устройств у нас есть. Предположим, что у нас есть список из 100 типов устройств, который называется device_types. Мы можем создать функцию, которая будет принимать тип устройства и возвращать результаты вычислений.python
def calculate_device(device_type)⁚
# здесь мы можете разместить свой код для вычислений
# вместо этого я просто буду возвращать тип устройства в виде строки
return device_type
Теперь, когда у нас есть функция для вычислений, мы можем использовать цикл, чтобы пройтись по списку типов устройств и создать новые строки в датафрейме df_res.python
import pandas as pd
device_types [″device1″, ″device2″, ″device3″, ..., ″device100″]
df_res pd.DataFrame(columns[″device_type″])
for device_type in device_types⁚
result calculate_device(device_type)
df_res df_res.append({″device_type″⁚ result}, ignore_indexTrue)
В результате выполнения этого кода мы получим датафрейм df_res с 100 строками٫ в каждой из которых будет один из 100 типов устройств.
Таким образом, мы использовали функции и циклы, чтобы автоматизировать и масштабировать вычисления, и получили такой же датафрейм df_res, но с 100 строками. Этот подход позволяет расширять нашу работу на большое количество устройств и делает ее более эффективной и гибкой.
Я надеюсь, что эта статья была полезной для тебя. Удачи в работе с датафреймами!