5)photos —推文中包含的任何图像的URL 6)replies_count -在推文上的回复数量 7)retweets_count -推文的转发数 8)likes_count —在推文上的喜欢次数 我们还可以看到photos数据的格式有些奇怪。 使用np.where()添加具有正确/错误条件的pandas列 对于我们的分析,我们只想查看带有图像的推文是否获得更多的交互,因此我...
NumPy提供了np.count_nonzero()函数来实现这个功能。 下面是一个简单的例子: importnumpyasnp arr=np.array([1,2,3,4,5]) count=np.count_nonzero(arr%2==0) print(count) 输出结果为:2。 在这个例子中,我们统计了数组中满足条件(arr % 2 == 0)的元素个数。条件中的arr % 2 == 0表示数组中...
np.where(a>5) ## Get The Index---(array([2, 2, 2, 3, 3, 3], dtype=int64),array([0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64)) a[np.where(a>5)] ## Get Values---array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11]) 它还可以用来替换pandas df中的元素。 ...
计数: count_nonzero() numpy.count_nonzero(a, axis=None, *, keepdims=False) import numpy as np x = np.array([[1,2, 0],[3., 4., 0]]) y = np.count_nonzero(x, axis=0) print(y) # [2, 2, 0] Python
import numpy as np 为提高运算效率,ndarray数组值的类型默认相同,创建时自动指定默认数据类型(内存占用最大的值类型) 默认浮点类型(float) np.dtype类型 nparray索引和切片 #创建0-23, 共2个三行四列的数组a = np.arange(24).reshape((2,3,4))"""array([[[ 0, 1, 2, 3], ...
排序sort_values() 值替换 replace() df.age.unique()得到age列的唯一值,array格式。 df.age.value_counts(),按照age进行分组统计counts 累加求和 cumulative sum简写为: cumsum 增加、删除 多种方法, drop函数既可以删除行也可以删除列。 del df['列名']. 删除列。
count 4916 unique 2 top False freq 3877 Name: duration, dtype: object 1. 2. 3. 4. 5. 统计False和True值的比例 movie_2_hours.value_counts(normalize=True) 1. False 0.788649 True 0.211351 Name: duration, dtype: float64 1. 2. 3. ...
array([2, 2, 2, 1, 1, 2], dtype=int64) ## Count) 15、mean 返回数组的平均数 np.mean(arr,dtype='int')---3 16、medain 返回数组的中位数。 arr = np.array([[1,2,3],[5,8,4]])np.median(arr)---3.5 17、digitize 返回输入数组中每个值所属的容器的索引。 bin:容器的数组...
numpy.char.count(a, sub, start=0, end=None) 该函数是用来计数 sub 在 a 中出现多少次。 numpy.char.count(a, sub, start=0, end=None) != 0 该函数是用来子串sub 在 a 中是否出现。 import numpy as np ...
2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None,axis=0)[source] 复制 start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数,默认为50。 np.linspace(10,100,10)---array([10.,20.,30.,40.,50.,60.,70.,80.,90.,100.]) 复...