#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2018-10-11 17:55:26 # @Author : Sheldon (thisisscret@qq.com) # @blogs : 谢耳朵的派森笔记 # @Link : https://www.cnblogs.com/shld/ import pandas as pd from joblib import Parallel, delayed def apply_parall

之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个值进行单独处理,返回一个新的对象. 而pandas DataFrame 的  apply() 函数,虽然也是作用于DataFrame的每个值,但是接受的参数不是各个值本身,而是DataFrame里各行(

上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个值,最后返回一个Series: 下图展示了把DataFrame的各列转换成一个数,最后返回成一个Series: 举个栗子: import numpy as np imp

重点:dataframe.apply(function,axis)对一行或一列做出一些操作(axis=1则为对某一列进行操作,此时,apply函数每次将dataframe的一行传给function,然后获取返回值,将返回值放入一个series)python去空格:字符串.strip() 待解决:dataframe.assign()应该怎么用? (1)读入数据后先把 城市 那一列城市名中的空格去掉 对一列数据去空格的方法: def qukong(hang): return hang['city']

Ref: Pandas Tutorial: DataFrames in Python Ref: pandas.DataFrame Ref: Pandas:DataFrame对象的基础操作 Ref: Creating, reading, and writing reference pandas.DataFrame() pandas.Series() pandas.read_csv() pandas.DataFrame.shape pandas.DataFrame.head pandas.read_

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列.多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map().apply().applymap().groupby().agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们

1.介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数.该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针. 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Ser

DataFrame的这些操作和Series很相似,这里简单介绍一下. 一,应用和应用映射 apply()函数对每个轴应用一个函数,applymap()函数对每个元素应用一个函数: DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds) DataFrame.applymap(self, func) 定义一个函数fun,使用apply()函数把fun应用到由DataFrame对象的列构成的一维

Python apply函数 1.介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数.该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针. 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函

pandas.DataFrame对象类型解析 df = pd.DataFrame([[1,"2",3,4],[5,"6",7,8]],columns=["a","b","c","d"]) method解析 1.add()方法:类似加法运算(相加的元素必须是同一对象的数据) | add(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=

1.选择对象 1.选择特定列和行的数据 a['x'] 那么将会返回columns为x的列,注意这种方式一次只能返回一个列.a.x与a['x']意思一样. 取行数据,通过切片[]来选择 如:a[0:3] 则会返回前三行的数据. 2.loc是通过标签来选择数据 a.loc['one']则会默认表示选取行为'one'的行: a.loc[:,['a','b'] ] 表示选取所有的行以及columns为a,b的列: a.loc[['one','two'],['a','b']] 表示选取'one'和'two

1 修改属性 1.1 修改1列的类型属性: df['总金额'] = pd.to_numeric(df['总金额']) #转变dataframe的1列为数值型 1.2 多列设为数值型:(使用DataFrame.apply处理每一列) df[['col2','col3']] = df[['col2','col3']].apply(pd.to_numeric)     多列格式指定为字符串型式: df[['首封', '终封']] = df[['首封', '终封']].astype(str)    打开

先看一个非常简单的例子: a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型?例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦.可以假定每列都

Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library https://pandas.pydata.org/ pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming l

本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘. Python数据分析--Pandas知识点(一) 下面将是在知识点一的基础上继续总结. 13. 简单计算 新建一个数据表df import pandas as pd df = pd.DataFrame({"地区": ["A区","B区", "C区"], "前半年销量": [3500, 4500,3800], "后半年销

基本统计 pivot_table(数据透视表 ): 使用appfunc, 按不同index分类统计各特征values的值 df.pivot_table(index="Pclass", values="Survived", aggfunc=np.mean) 注: index: Pclass 字段对应的值进行分类 values:str or list,分类统计的特征,为字符串(一个特征)或者数组(多个特征) aggfunc:统计特征的回调函数 返回值: <clas

前沿: 这是天池的一个新人实战塞题目,原址 https://tianchi.aliyun.com/getStart/information.htm?spm=5176.100067.5678.2.e1321db7ydQmSB&raceId=231593 ,下文会分析以下几个过程. 1.数据预处理 2.特征的选取 3.算法的说明 4.结果分析 5.其他 第一部分:数据预处理 原始数据可以从上边链接中下载,拿到.csv文件,可以使用pandas处理. 比如: dfoff = pd.read_csv('

转自:https://github.com/icrtiou/Coursera-ML-AndrewNg 1.源码-对数据读取 import numpy as np import pandas as pd def get_X(df): """ use concat to add intersect feature to avoid side effect not efficient for big dataset though """ ones =

Reference: An Introduction to Text Mining using Twitter Streaming API and Python Reference: How to Register a Twitter App in 8 Easy Steps Getting Data from Twitter Streaming API Reading and Understanding the data Mining the tweets Key Methods: Map()

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau