df['weight']=df.apply(lambda x:np.random.normal(loc=param_map[x['gender']][x['age_cohort']][0],scale=param_map[x['gender']][x['age_cohort']][1]),axis=1)#set500values missingforiinrange(500):df.loc[np.random.randint(0,len(df)),'weight']=np.nan 绘制数据图,会出现一些奇...
func : function|要应用在行和列的函数 axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0|选择是行还是列 broadcast : boolean, default False|For aggregation functions, return object of same size with values propagated raw : boolean, default False|If False, convert each row or column int...
Function / dict values must be unique (1-to-1). Labels not contained in a dict / Series will be left as-is. Extra labels listed don't throw an error. rename(self, mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None) mapper, index, columns : d...
orders = pd.read_csv('orders.csv') shoe_counts=orders.groupby(['shoe_type','shoe_color']).id.count().reset_index() shoe_counts=shoe_counts.rename(columns={'id':'counts'}) #No 'apply' function print(shoe_counts) 三、数据透视表 我们在学习Excel的时候都使用过数据透视表,它能直观地展示...
假设你需要创建一个示例DataFrame。有很多种实现的途径,我最喜欢的方式是传一个字典给DataFrame constructor,其中字典中的keys为列名,values为列的取值。 df = pd.DataFrame({'col one':[100,200],'col two':[300,400]}) df 如果你需要更大的DataFrame,上述...
index=['Beijing', 'Los Angeles', 'Berlin']) def square(x): return x ** 2 s.apply(square) Output: Beijing 961 Los Angeles 729 Berlin 121 dtype: int64 Example - Square the values by passing an anonymous function as an argument to apply(): ...
使用apply()函数在pandas中的groupby之后生成列表 Try this: df = df.groupby("c1")["c2"].apply(lambda x: ":".join([str(i) for i in x])).reset_index() 类中的Pandas Groupby Apply函数 这是因为使用apply时,它将行值作为参数传递给function.Soexpected_calculation函数expect row values作为参数。
['msa'] == x) & (df['year'] == y)] e = pd.DataFrame(t.groupby(['msa',var]).mean()['enroll']) return e.loc[e.groupby(level=[0])['enroll'].idxmax()].reset_index()[var] df['main_city_wage'] = df.apply(lambda x: function1(x['msa'], x['year'], 'wage'), ...
aggfunc (function, list of functions, dict, default numpy.mean) 对values进行什么聚合运算 用法: # 从公司和性别两个维度对薪水进行数据透视# 看看这两个维度下的平均薪资水平In [47]: data.pivot_table(values = 'salary',index = 'company',columns...
想要使用数据透视表,你需要指定索引(index), 列名(columns), 值(values)和聚合函数(aggregation function)。 数据透视表的另一个好处是,你可以通过设置 margins=True 轻松地将行和列都加起来: titanic.pivot_table(index='Sex', columns='Pclass', values='Survived', aggfunc='mean', ...