有时候需要对 pandas Series 里的值进行一些操作,但是没有内置函数,这时候可以自己写一个函数,使用 pandas Series 的 apply 方法,可以对里面的每个值都调用这个函数,然后返回一个新的 Series import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) def add_one(x): return x + 1 print s.apply(add_one) # 结果: 0 2 1 3 2 4 3 5 4 6 dtype:…

上一篇pandas数组(pandas Series)-(3)向量化运算里说到,将两个 pandas Series 进行向量化运算的时候,如果某个 key 索引只在其中一个 Series 里出现,计算的结果会是 NaN ,那么有什么办法能处理 NaN 呢? 1.  dropna() 方法: 此方法会把所有为 NaN 结果的值都丢弃,相当于只计算共有的 key 索引对应的值: import pandas as pd s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', '…

pandas Series 比 numpy array 要强大很多,体现在很多方面 首先, pandas Series 有一些方法,比如: describe 方法可以给出 Series 的一些分析数据: import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4]) d = s.describe()print(d) count 4.000000 mean 2.500000 std 1.290994 min 1.000000 25% 1.750000 50% 2.5000…

导入pandas import pandas as pd countries = ['Albania', 'Algeria', 'Andorra', 'Angola', 'Antigua and Barbuda', 'Argentina', 'Armenia', 'Australia', 'Austria', 'Azerbaijan', 'Bahamas', 'Bahrain', 'Bangladesh', 'Barbados', 'Belarus', 'Belgium', 'Belize',…

将多维数组(尤其是二维数组)转化为一维数组是业务开发中的常用逻辑,除了使用朴素的循环转换以外,我们还可以利用Javascript的语言特性实现更为简洁优雅的转换.本文将从朴素的循环转换开始,逐一介绍三种常用的转换方法,并借此简单回顾Array.prototype.concat方法和Function.prototype.apply方法.以下代码将以把二维数组降维到一维数组为例. 1. 朴素的转换 function reduceDimension(arr) { var reduced = []; f…

海纳百川,有容乃大 1.普通循环转换方式 将多维数组(尤其是二维数组)转化为一维数组是业务开发中的常用逻辑,除了使用朴素的循环转换以外,我们还可以利用Javascript的语言特性实现更为简洁优雅的转换.本文将从朴素的循环转换开始,逐一介绍三种常用的转换方法,并借此简单回顾Array.prototype.concat方法和Function.prototype.apply方法.以下代码将以把二维数组降维到一维数组为例. function reduceDimension(arr) { var red…

本系列作为Effective JavaScript的读书笔记. 以下是一个拥有可变參数列表的方法的典型样例: average(1, 2, 3); // 2 average(1); // 1 average(3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5); // 4 average(2, 7, 1, 8, 2, 8, 1, 8); // 4.625 而下面则是一个仅仅接受一个数组作为參数的样例: averageOfArray([1, 2, 3]); // 2 averageOfArray([…

这篇介绍下有index索引的pandas Series是如何进行向量化运算的: 1. index索引数组相同: s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print s1 + s2 a 11 b 22 c 33 d 44 dtype: int64 直接把各个索引对应的值进行相加 2. index索引数组值…

pandas Series 的 argmax 方法和 idxmax 方法用于获取 Series 的最大值的索引值: 举个栗子: 有一个pandas Series,它的索引是国家名,数据是就业率,要找出就业率最高的国家: import pandas as pd countries = [ 'Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', 'Angola', 'Argentina', 'Armenia', 'Australia', 'Austria', 'Azerbaijan…

最近研究OpenLayers源码时,发现其中使用了比较多的apply方法,对其也是很不明白.于是上网经过多方面了解以及自己细细体会后,终于算是基本明白是其干什么的了,这里分享下.apply方法的造型是这样的,Function.apply(obj,args) 能接收两个参数:obj:这个对象将代替Function类里this对象args:这个是数组,它将作为参数传递.按网上大牛的解释是apply:劫持另外一个对象(a)的方法,继承a的属性.为了进一步理解,我自己做了下小例子,如下: (functi…