DataFrame 函数如下:pd.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) index:行标签/行索引; columns:列标签/列索引; dtype:数据类型; copy:拷贝数据,默认为 False; dir(pd.DataFrame):查看DataFrame的相关属性/函数 import numpy as np import pandas as pd x = [[1,2,3],[4,5,6]] ''' data:是列表 '...
pd.mask: 替换条件(condition)为True处的值 np.where: 替换条件,类似三元表达式 # 条件不成立时,值替换成otherpd.where(self,cond,other=nan,inplace=False,axis=None,level=None,errors='raise',try_cast=False)# 条件成立时,值替换成otherpd.mask(self,cond,other=nan,inplace=False,axis=None,level=None...
单条件:使用Numpy的内置where()函数。这个函数依次接受三个参数:条件;如果条件为真,分配给新列的值;如果条件为假,分配给新列的值。 # np.where(condition, value if condition is true, value if condition is false) df['hasimage'] = np.where(df['photos']!= '[]', True, False) 多条件:使用一个...
np.where(condition,then,else) 如果condition条件为真,则执行then,否则执行else。这里的condition条件可以是一个类数组的对象,也可以是一个布尔表达式,我们也可以利用np.where函数嵌套多个条件进行矢量化计算和判断。 np.where(condition1,x1,np.where(condition2,x2,np.where(condition3,x3,...))) 五、自定义函...
可以给行和列索引定义名字: frame.columns.names= ['state', 'color'] ⚠️DataFrame结构数据 , 这种索引 frame["xxx"] , 方括号内的是列名。Series结构是一维的,所以frame["xxx"]的xxx本质也是列名。 pd.MultiIndex.from_arrays() 单独设置多重索引,以便反复使用。用法见:https://www.cnblogs.com/chen...
在pandas中使用np.where和langdetect np.where是NumPy库中的一个函数,用于根据条件在数组中进行元素级别的选择和替换。它的语法如下: np.where(condition, x, y) condition:一个布尔数组或条件表达式,用于选择元素。 x:满足条件的元素将被替换为x。 y:不满足条件的元素将被替换为y。 例如,我们可以使用np.where来...
Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素。比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。Where() 与 SQL 中使用的 where condition 类似，如以下示例所示：y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater than 5, returns index positionnp.where(y>5)array([2, 3, 5, 7, ...
如果满足条件，则np.where(condition, x, y)返回 x，否则返回 y。如果满足给定条件，上面的代码将在...
df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1, 2), columns=['A','B']) df 1. 2. defcond1(x):returnx%3==0defmult3(x):returnx*3df.where(cond1, mult3) 1. 2. 3. 4. 5. 大多数人都以为是才智成就了科学家,他们错了,是品格。---爱因斯坦...
['汤姆', '玛丽', '约翰'...= df.pivot _table(values='Age', index='Name', columns='City') 时间序列处理Pandas对时间序列数据的处理也非常出色: 设置时间列并进行时间序列分析...条件筛选与函数处理(Condition Selection and Function Processing) : 使用条件筛选和自定义函数可以进一步增强时间序列数据的...