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dataframe apply是针对行列还是每个元素
2024-08-28
pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第5篇文章,我们来聊聊pandas的一些高级运算. 在上一篇文章当中,我们介绍了panads的一些计算方法,比如两个dataframe的四则运算,以及dataframe填充Null的方法.今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制,以及apply函数的使用方法. dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播.当我们对两个尺寸不一致的数组
pandas DataFrame apply()函数(1)
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(
pandas DataFrame apply()函数(2)
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
pandas dataframe.apply() 实现对某一行/列进行处理获得一个新行/新列
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']
针对源代码和检查元素不一致的网页爬虫——利用Selenium、PhantomJS、bs4爬取12306的列车途径站信息
整个程序的核心难点在于上次豆瓣爬虫针对的是静态网页,源代码和检查元素内容相同:而在12306的查找搜索过程中,其网页发生变化(出现了查找到的数据),这个过程是动态的,使得我们在审查元素中能一一对应看到的表格数据没有显示在源代码中.这也是这次12306爬虫和上次豆瓣书单爬虫的最大不同点. 查找相关资料,我选择使用Selenium的PhantomJS模拟浏览器爬取源代码,这样获取到的datas包含了我需要的(查找搜索出的)途径站数据. 暂时把整个程序分为了这几个部分:(1)提取列车Code和No信息
(数据科学学习手札69)详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg
*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
dataframe基础
1 df[i] 其中i是0,1,2,3,... 此时选中的是dataframe的第i列 2 dataframe查看每一列是否有缺失值 temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值 print(type(temp)) print(temp) #若为False,则无缺失值,为True,则有缺失值 3 dataframe 更换列名a. 更换所有的列名 如下将1,2,3的列名全部更换 df=df[[0,1,2,3,4,5,6,7,10]] df.columns=['
【Python学习笔记】Pandas库之DataFrame
1 简介 DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构,它类似excel,是一种二维表. 或许说它可能有点像matlab的矩阵,但是matlab的矩阵只能放数值型值(当然matlab也可以用cell存放多类型数据),DataFrame的单元格可以存放数值.字符串等,这和excel表很像. 同时DataFrame可以设置列名columns与行名index,可以通过像matlab一样通过位置获取数据也可以通过列名和行名定位,具体方法在后面细说. 2 创建DataFrame 首先声
Pandas库之DataFrame
Pandas库之DataFrame 1 简介 DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构,它类似excel,是一种二维表. 或许说它可能有点像matlab的矩阵,但是matlab的矩阵只能放数值型值(当然matlab也可以用cell存放多类型数据),DataFrame的单元格可以存放数值.字符串等,这和excel表很像. 同时DataFrame可以设置列名columns与行名index,可以通过像matlab一样通过位置获取数据也可以通过列名和行名定位,具体方法在后面细说.
pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据?
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我
pandas | DataFrame基础运算以及空值填充
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我
pandas | DataFrame中的排序与汇总方法
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算. 在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短的时间内处理整份数据.今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们的需要进行排序以及一些汇总运算的使用方法. 排序 排序是我们一个非常基本的需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成
Python:pandas(三)——DataFrame
官方文档:pandas之DataFrame 1.构造函数 用法 pandas.DataFrame( data=None, index=None, columns=None, dtype=None, ) 参数 参数 类型 说明 data ndarray.iterable.dict.DataFrame 用于构造DataFrame的数据(注意,用某个DataFrame构造另一个DataFrame,可能会导致同步修改的问题:如果要得到某个DataFrame的副本,可以用df.copy()) index
pandas.DataFrame学习系列1——定义及属性
定义: DataFrame是二维的.大小可变的.成分混合的.具有标签化坐标轴(行和列)的表数据结构.基于行和列标签进行计算.可以被看作是为序列对象(Series)提供的类似字典的一个容器,是pandas中主要的数据结构. 形式: class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 参数含义: data : numpy ndarray(多维数组)(结构化或同质化的), dict(字典
Pandas DataFrame 函数应用和映射
apply Numpy 的ufuncs通用函数(元素级数组方法)也可用于操作pandas对象: 另一个常见的操作是,将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上.Dataframe的apply方法即可实现此功能: sum 和mean 许多最为常见的数组统计功能都被实现成DataFrame的方法(如sum和mean), 因此无需使用apply方法. 除标量外, 传递给apply的函数还可以返回由多个值组成的Series: 元素级 python函数也可以用,格式化浮点值, applymap方法 之所以叫
pandas 学习 第7篇:DataFrame - 数据处理(应用、操作索引、重命名、合并)
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
pandas.DataFrame对象解析
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=
[xsd学习]xsd元素限定
限定(restriction)用于为 XML 元素或者属性定义可接受的值 一.xsd中主要限定格式如下: <xs:element name="xxx"><!--元素名称--> <xs:simpleType> <xs:restriction base="yyy"><!--元素类型--> <!---此处填写限定内容--> </xs:restriction> </xs:simpleT
Java - Collection 高效的找出两个List中的不同元素
如题:有List<String> list1和List<String> list2,两个集合各有上万个元素,怎样取出两个集合中不同的元素? 方法1:遍历两个集合 public static void main(String[] args) { List<String> list1 = new ArrayList<String>(); List<String> list2 = new ArrayList<String>(); for(i
浅谈JavaScript中的call和apply
语法 fun.apply(thisArg, [argsArray]) fun.call(thisArg, arg1, arg2, ...) apply 接收两个参数,第一个参数指定了函数体内this对象的指向,第二个参数为带下标的集合,这个集合可以为数组,也可以为类数组,apply 方法把这个集合总的元素传递给被调用的函数. call是包装在apply上的语法糖,如果知道具体多少个参数,可以使用call来传递参数,方便表达形参和实参的对应关系. 往往apply和call容易记混淆,不妨使用联想记
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