index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。 这里提到了index和columns分别代表
df8=df.apply(lambdax:pd.Series([1,2],index=['foo','bar']),axis=1)print(df8)# 类似于result_type=expand,不过Serie的index变成列名foobar012112212# 比如 if s.name in df.columns:# return pd.Series(['{}ok-列'.format(d) for d in s]) result_type="reduce"如果可能的话,返回一个Series,...
stop=6, step=1)自定义索引s1.index = ['a','b','c','d','e','f'] s1 a 1 b ...
# 3.5 查看行索引 df.index # 3.6 查看索引、数据类型和内存信息 df.info()# 3.7 查看数值型列的汇总统计 df.describe()# 3.8 查看每一列的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)4. 数据处理 4.1 重命名列名 4.2 选择性更改列名 4.3 批量更改索引 4.4 批量更改列名 4.5 设置姓名列...
In[25]: data.apply(pd.value_counts).fillna(0) Qu1 Qu2 Qu3 1 1.0 1.0 1.0 2 0.0 2.0 1.0 3 2.0 2.0 0.0 4 2.0 0.0 2.0 5 0.0 0.0 1.0 [Histogramming and Discretization] 皮皮blog 索引对象obj.index pandas的索引对象用来保存坐标轴标签和其它元数据(如坐标轴名或名称)。构建一个Series或DataFr...
apply(f) 4.5 排序 排序时对数据集的重要操作,有时候我们把数据输出到excel并要求排序,我们就需要用到该操作。 Series对象用sort_index排序;而DataFrame利用sort_index方法和sort_values方法排序,sort_index根据索引进行排序,sort_values根据值排序。 在sort_index中,可以传入axis参数和ascending参数进行排序,默认按...
apply 使用案例 接下来使用titanic数据集来介绍apply的用法 #加载数据,使用info查看该数据集的基本特征titanic = pd.read_csv('data/titanic.csv')titanic.info() 显示结果: <class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 891 entries, 0 to 890Data columns (total 15 columns)...
apply函数 pandas提供了apply函数方便的处理Series与DataFrame;apply函数支持逐一处理数据集中的每个元素都会执行一次目标函数,把返回值存入结果集中。: # series.apply()ary = np.array(['80公斤','83公斤','78公斤','74公斤','84公斤']) s = pd.Series(ary)deffunc(x):returnx[:2] ...
pandas apply 应用套路详解 在DataFrame中应用apply函数很常见,你使用的多吗? 在应用时,传递给函数的对象是Series对象,其索引是DataFrame的index (axis=0)或者DataFrame的columns (axis=1)。 基本语法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
ignore_index=True ) map Series.map(arg, na_action=None)->Series map方法适用于Series,它基于传递给函数的参数将每个值进行映射。arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时,arg将不会应用于NaN值。