# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1

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:

按照某特定string字段长度过滤: import pandas as pd df = pd.read_csv('filex.csv') df['A'] = df['A'].astype('str') df['B'] = df['B'].astype('str') mask = (df['A'].str.len() == 10) & (df['B'].str.len() == 10) df = df.loc[mask] print(df) Applied to filex.csv: A,B 12

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(

上文交代了一些啰嗦事,本文开始,就要来点实际的了. 先来一个比较简单的场景: Given:一个包括N(极其复杂,这里取3个)个列的DataFrame:df,df包括index: And:对df所有列元素进行一些处理,得到df的一个变换后的df_new; And:对df_new的某些列做极其复杂的判断,得到新的列result: When:需要将要根据result对df进行分析: Then:将result追加到df中. 上述的场景是我的一个算法验证的场景,简单地说,就是需要通过对原始数据进行变换,然

数据处理过程的数据类型 当利用pandas进行数据处理的时候,经常会遇到数据类型的问题,当拿到数据的时候,首先需要确定拿到的是正确类型的数据,一般通过数据类型的转化,这篇文章就介绍pandas里面的数据类型(data types也就是常用的dtyps),以及pandas与numpy之间的数据对应关系. 主要介绍object,int64,float64,datetime64,bool等几种类型,category与timedelta两种类型会单独的在其他文章中进行介绍.当然本文中也会涉及简单的介绍.

转自:https://www.jianshu.com/p/d6a9845a0a34 Pandas中loc,iloc,ix的使用 使用 iloc 从DataFrame中筛选数据 iloc 是基于“位置”的Dataframe的操作,即主要基于下标的操作 简单使用 Pandas中的 iloc 是用基于整数的下标来进行数据定位/选择 iloc 的语法是 data.iloc[<row selection>, <column selection>], iloc 在Pandas中是用来通过数字来

@ 目录 Group_By 对数据进行分组 对 group进行迭代 选择一个group get_group() Aggregations 在group的基础上传入函数整合 Transformations 在group的基础上传入函数变换 过滤 Merging/Joining 利用how concatenation pd.concat() .append() 时间序列 datetime.now() 创建时间序列 bdate_range 一些freq的简写, D, M, Y... Timedelta

AC actual cost 实际成本 ACWP actual cost of work performed 已完工作实际成本 BAC budget at completion 完工预算 BCWP budgeted cost of work performed 已完工作预算成本 BCWS budgeted cost of work scheduled 计划工作预算成本 CCB change control board 变更控制委员会 COQ cost of quality 质量成本 CPAF c

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词: 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其

一.简介词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词:! 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其中较为优秀易用的wordcloud以及stylecloud的用法进行介绍和举例说明. 二.利用wordcloud绘制词云图wordcloud是Pyt

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在日常运行程序的过程中常常涉及到循环迭代过程,对于执行时间很短的程序来说倒无所谓,但对于运行过程有明显耗时的涉及循环迭代的程序,为其加上进度条(progress bar),是帮助我们监测代码执行进度以及处理中间异常错误非常实用的技巧. 图1 本文就将为大家介绍Python中非常实用又风格迥异的两个进度条相关库--tqdm与alive-progre

❞ 1 简介 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 在日常运行程序的过程中常常涉及到「循环迭代」过程,对于执行时间很短的程序来说倒无所谓,但对于运行过程有明显耗时的涉及「循环迭代」的程序,为其加上「进度条」(progress bar),是帮助我们监测

pandas的apply操作类似于Scala的udf一样方便,假设存在如下dataframe: id_part pred pred_class v_id 0 d [0.722817, 0.650064] cat,dog d1 1 5 [0.119208, 0.215449] other_label,other_label d2 需要把 v_id=d1 中,pred 与 pred_class 一一对应,需要将 pred 大于0.5的pred_class取出来作为新的一列,如果小于0.5则不取出来:

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

转自:https://blog.csdn.net/qq_19528953/article/details/79348929 import pandas as pd import datetime #用来计算日期差的包 def dataInterval(data1,data2): d1 = datetime.datetime.strptime(data1, '%Y-%m-%d') d2 = datetime.datetime.strptime(data2, '%Y-%m-%d') delta =

对于以下dataframe执行dataframe.groupby(['name', 'course']).apply(lambda x: test(x)) 操作 其中test(x)函数为: def test(x): print(x) 那么打印结果为: 可以发现,groupby()后的第一个结果被打印了两次. 对于这种情况,Pandas官方文档的解释是: 什么意思呢?就是说,apply在第一列/行上调用func两次,以决定是否可以进行某些优化. 而在pandas==0.18.1以及最新的panda

#!/usr/bin/python import pandas as pd data = {'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'value':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]} frame = pd.DataFrame(data) def testfunc(x, str): #第一个参数代表该函数处理的每一个元素,第二个参数args是传入的参数 print x, str frame['year'].apply(testfunc, args = ('ok

探索学生对酒的消费情况 数据见github 步骤1 - 导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np 步骤2 - 数据集 path4 = "./data/student-mat.csv" 步骤3 将数据命名为student student = pd.read_csv(path4) student.head() 输出: 步骤4 从'school'到'guardian'将数据切片 stud_alcoh = student.loc[: , &qu

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list("ABC"),index=[1,2,3,4]) #apply函数对DataFrame和Series的一列做整体运算 df.apply(lambda x:x.max()-x.min()) # ===========================================================