在Pandas索引上使用'apply'是指在DataFrame或Series的索引上应用一个函数或方法。'apply'函数可以用于对索引进行自定义操作,以实现对数据的处理和转换。 使用'apply'...
将pandas.value_counts 传给该 DataFrame 的 apply 函数: 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...
data_df['bmi'] = data_df[['height', 'weight']].apply(bmi, axis=1) 从上可知,计算多列数据时,apply传入映射函数的参数为Series,通过axis指定按行还是按列,axis=1为按行,即每一行的多个列的值传入映射行数。以bmi例子,传入的是每个人的身高和体重参数。 第四部分:Series 和 Index Series是NumPy中的...
往期精彩内容,请戳:时间处理函数|apply函数的使用 以以下数据源为例,进行分析,帮助大家理解,下面是excel表格(从美团爬取的数据) 1.读取/存储数据 #读取excel数据,读取sheet1中的内容,行索引为第一列,列名为第一行 df=pd.read_excel('excel表格名称.xlsx',sheet_name='sheet1',index_col=0,headers=0) df....
DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs) 参数: func:函数或 lambda 表达式,应用于每行或者每列 axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, 默认为0 0 or ‘index’: 表示函数处理的是每一列 ...
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] ...
MultiIndex对象是标准Index对象的分层类比,通常在 pandas 对象中存储轴标签。您可以将MultiIndex视为元组数组,其中每个元组都是唯一的。可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创...
data1 = df['国内生产总值(亿元)'].apply(fun) data2 = df['地区'].apply(f) data3 = df.iloc[:, :].apply(np.sum)#每一列求和 print(data1.head(), '\n', data2.head(), '\n',data3) 3. 合并数据 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, ...
left_on: 左侧DataFrame中用作连接键的列 right_on: 右侧DataFrame中用作连接键的列 left_index: 左侧行索引作为连接键 right_index: 右侧行索引作为连接键 data = pd.merge(pd.merge(users,ratings),movies)data.head() data[(data.age>=30)&(data.age<40)][["uid","sex","age"]] ...
df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每列的唯值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name字段数据重复的数据信息 4.数据选取 常用的数据选取的10个用法: df[col] # 选择某一列 df[[col1,col2]] # 选择多列 s.iloc[...