apply,既适用于series对象也适用于dataframe对象,但对二者处理的粒度是不一样的:apply应用于series时是逐元素执行函数操作;apply应用于dataframe时是逐行或者逐列执行函数操作(通过axis参数设置对行还是对列,默认是行),仅接收函数作为参数 applymap,仅适用于dataframe对象,且是对dataframe中的每个元素执行函数操作,从这个...
某一列格式:df['B'].dtype 这里需要强调的是object类型实际上可以包括多种不同的类型,比如一列数据里,既有整型、浮点型,也有字符串类型,这些在pandas中都会被标识为‘object’,所以在处理数据时,可能需要额外的一些方法提前将这些字段做清洗,str.replace(),float(),int(),astype(),apply()等等。 pandas 数据...
这个时候applymap()函数就派上用场了,我们可以定义一个去除数值中末尾“.0”的函数,然后借用applymap()将这个自定义函数应用在工业数据的每一个单元格中,就可以快速达到目的,实现代码如下。 import re # 导入正则表达式 def Clean_Number(value): # 先判断是否是空值,如果是空值,则返回空值。不做处理 if pd....
3.1 apply 针对DataFrame某一列数据的apply。 比如下面的示例增加一列,其值是将value列的数据放大10倍: df["value10倍"] = df["value"].apply(lambdax: x*10) df 3.2 map 针对DataFrame某一列数据的map。 比如下面的示例增加一列,其值是设置指标中文的缩写。 df["指标缩写"] = df["指标中文"].map({...
映射,主要应用apply函数 4.6排名和排序 排序使用sort_index(),排名使用rank(),这方面书中所使用的方法有一些错误。 4.7带有重复值的轴索引 通过索引的is_unique属性可以知道它的值是否是唯一的 五、汇总和描述计算统计 5.1使用sum和mean,describe()函数简单汇总方法。
applymap(),会对DataFrame中的每个单元格执行指定函数的操作: df.applymap(lambda x:"%.2f" % x); 十二、value_counts(),查看表格某列中有多少个不同值,并计算每个不同值有在该列的个数: sort=True,#是否排序,默认是要排序; ascending=False,#默认降序排列; ...
apply、applymap用法 shift()用法 value_counts()和mean():统计每个元素的出现次数和行(列)的平均值 缺失值和空值处理 概念 空值:空值就是没有任何值,"" 缺失值:df中缺失值为nan或者naT(缺失时间),在S型数据中为none或者nan 相关函数 df.dropna()删除缺失值 df.fillna()填充缺失值 df.isnull() df.isna...
也是基础系列的最后一篇，接下来就进入实战系列了。本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。
通用函数:pd.Series(values,index) 1)pd.Series([1,2,3],index=[‘a’,‘b’,‘c‘]) 2)pd.Series(np.array([1,2,3]),index=[‘a’,‘b’,‘c‘]) 3)pd.Series({ 'a':1, 'b':2, 'c':3}) Series转字典:Series.to_dict() ...
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...