Python 教学 | Pandas 函数应用(apply/map)【下】mp.weixin.qq.com/s/fQ00QE6anT1alDSgig5b9A Part1前言 上一期文章我们介绍了 Pandas 中的函数应用,学习了apply()函数的基本用法,其中重点讲解的是应用函数修改原有数据字段和生成新的数据字段,这是数据处理中使用频率最高的用法。不过我们的数据需求多种多...
而 Pandas 中也有着类似的函数,只不过 Excel 中的函数在 Pandas 中都变成了最简单基本的内容,因为在 Pandas 中,处理数据时不仅可以调用现成的函数,还可以根据需求自行定义函数并使用,这也让 Pandas 在个性化的数据处理中更具优势。不仅如此,由于 Pandas 背靠 Python,在函数应用中,我们还可以调用各种 API 服务来完成...
Pandas 是一个强大的数据处理库,它提供了大量的数据操作和分析工具。在 Pandas 中,map() 函数是一个非常有用的方法,可以用来根据提供的映射(通常是字典)替换数据框(DataFrame)或系列(Series)中的值。 基础概念 map() 函数在 Pandas 中主要用于 Series 对象,它接受一个函数或字典作为参数,并返回一个新...
立即体验 在Python的数据分析中,Pandas库是一个非常重要的工具。Pandas提供了很多强大的功能,可以帮助我们高效地处理和分析数据。在Pandas中,我们可以使用各种函数来操作数据,包括对DataFrame和Series的操作。其中,pipe、apply、map、applymap和agg等函数是非常常用的自定义函数使用方法。1. pipepipe函数可以将一个或多个...
map(function,iterable) 实际数据 将gender中男变成1,女变成0 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 方式1:通过字典映射实现 dic={"男":1,"女":0}# 通过字典映射 df1=df.copy()# 副本,不破坏原来的数据df df1["gender"]=df1["gender"].map(dic)df1 ...
Python-Pandas Code:import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series(['fox', 'cow', np.nan, 'dog']) s.map({'fox': 'cub', 'cow': 'calf'}) CopyOutput:0 cub 1 calf 2 NaN 3 NaN dtype: object Example - It also accepts a function:Python-Pandas Code:...
Pandas中的宝藏函数-map Pandas中的宝藏函数-apply 语法: DataFrame.applymap(func, na_action=None, **kwargs) 1. 参数: func :Python function, returns a single value from a single value. na_action{None, ‘ignore’}, default None,If ‘ignore’, propagate NaN values...
import pandas as pd import numpy as np 1) lower() 函数可以将的字符串转换为小写。 s = pd.Series(['C', 'Python', 'java', 'go', np.nan, '1125','javascript']) s.str.lower() 0 c 1 python 2 java 3 go 4 NaN 5 1125 6 javascript dtype: object (2) upper() 将的字符串转换...
python的map,reduce函数与pandas的apply,filter函数 1. python自带的apply、filter、map函数、reduce函数,很多情况下可以代替for循环: map(func,list),对list的每个元素分别执行func函数操作,显然func函数的参数就是单个元素。 reduce(func,list),对list的每个元素都执行func函数操作,最后汇总成一个结果。此处map不一样...
APPLY FUNCTIONS IN PYTHON PANDAS – APPLY(), APPLYMAP(), PIPE() Reduce函数 Reduce函数在python2中为内置模块,在python3中放到了functools模块,需要pip3安装。使用时需要导入: # reduce(function, iterable)fromfunctoolsimportreduce y=[2,3,4,5,6] ...