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分别代表行标签和列标签,就...
我的方法是:我使用了df.apply(lambda row: row.index, axis=1),这显然不起作用。发布于 2 月前 ✅ 最佳回答: 在索引上使用to_series():>>> df.index.to_series() A A B B C C dtype: object 如果要在函数中使用索引,可以将其指定为列,然后应用所需的任何函数:df["index"] = df.index >>>...
在这里,我把它放在一个数据框中,这似乎比命名向量更好: grep_ind_value = function(pattern, x, ...) { index = grep(x, pattern, ...) value = x[index] data.frame(index, value)} Pandas Apply引用列名的函数 这里有一个超级快速(“矢量化”)one-liner: asst_cols = df.filter(like='Asst #...
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,...
'mean')# 7.16 输出语文成绩最高的男生和女生（groupby默认会去掉空值）def get_max(g):df = g.sort_values('语文',ascending=True)print(df)return df.iloc[-1,:]df2.groupby('性别').apply(get_max)# 7.17 按列省份、城市进行分组，计算语文、数学、英语成绩最大值的透视表df.pivot_table(index=...
df.loc[df.index[[0,2]],'A']df.iloc[[0,2],df.columns.get_loc('A')]如果是多个索引，...
df["数量"].apply(lambdax: x+1) 输出: 文本数据操作 之前我们曾经介绍过经常被人忽视的:Pandas 文本型数据处理。在对文本型的数据进行处理时,我们会大量应用字符串的函数,来实现对一列文本数据进行操作[2]。 举例: df.insert(2,"姓名", df["姓"]....
例如,可以通过在apply()中指定一个权重列来计算加权平均值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [8]: def weighted_mean(x): ...: arr = np.ones((1, x.shape[1])) ...: arr[:, :2] = (x[:, :2] * x[:, 2]).sum(axis=0) / x[:, 2].sum() ...: return arr...
DataFrame.apply() 函数则会遍历每一个元素,对元素运行指定的 function。比如下面的示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ] df = pd.DataFrame(matrix, columns=list('xyz'), index=list('...
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...