# Using lambda function df['new_col'] = df.apply(lambda row : row[0]+row[1]+row[2], axis=1) print("Use the apply() function to every row:\n", df) Yields the same output as above. Apply Lambda Function to Update
apply(function) # 对某一列应用自定义函数 数据可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 绘制柱状图 df[column_name].plot(kind="bar") # 绘制散点图 df.plot(x="column_name1", y="column_name2", kind="scatter") 数据分析 # 描述性统计分析 df.describe() # 相关性分析 df....
duplicates=df.duplicated(subset=['order_id'],keep=False)print(f"发现{duplicates.sum()}条疑似重复订单")df.drop_duplicates(subset=['order_id'],keep='first',inplace=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. (2) 关键作用解析 isnull():布尔定位缺失值位置 fillna():差...
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...
Function02 to_csv(self, path_or_buf: 'FilePathOrBuffer[AnyStr] | None' = None, sep: 'str' = ',', na_rep: 'str' = '', float_format: 'str | None' = None, columns: 'Sequence[Hashable] | None' = None, header: 'bool_t | list[str]' = True, index: 'bool_t' = True,...
df.columns#任务四:查看“Cabin”这列数据的所有值df['Cabin'].head(3) #第一种方法读取df.Cabin.head(3) #第二种方法读取#任务五:加载数据集“test_1.csv”,对比train.csv,test_1 = pd.read_csv('test_1.csv')test_1.head(3)#删除多余的列...
2).对行进行索引(获取某一行):- 使用.loc[]加index来进行行索引;- 使用.iloc[]加整数来进行行索引。同样返回一个Series,index为原来的columns。 df1.loc['Tom'] ---> 获取‘Tom’行 df1.iloc[0] ---> 获取第0行,等于‘Tom’行 3). 对元素进行索引(获取某一个元数/值):- 使用列索引;- 使用...
Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series objects whose index is either the DataFrame's index (axis=0) or the DataFrame's columns (axis=1). 是一种函数方式变编程方法:函数作为一个对象,能作为参数传递给其它参数,并且能作为函数的返回值。例如: ...
DataFrame.as_matrix([columns]) 转换为矩阵 DataFrame.dtypes 返回数据的类型 DataFrame.ftypes Return the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object. DataFrame.get_dtype_counts() 返回数据框数据类型的个数 DataFrame.get_ftype_counts() ...
最后,你可以通过apply()函数一次性对整个DataFrame使用这个函数: df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) df 仅需一行代码就完成了我们的目标,因为现在所有的数据类型都转换成float: df.dtypes col_one float64 col_two float64