In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
将date变量,转化为 pandas 中的 datetine 变量 df.info()<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:360entries,0to359Datacolumns(total5columns):# Column Non-Null Count Dtype---0id360non-nullint641date360non-nulldatetime64[ns]2产品360non-nullobject3销售额360non-nullfloat644折扣360non-nullfl...
In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: def make_timeseries(start="2000-01-01", end="2000-12-31", freq="1D", seed=None): ...: index = pd.date_range(start=start, end=end, freq=freq, name="timestamp") ...: n = len(index) ...: state = ...
AI代码解释 triplets.info(memory_usage="deep")# Column Non-Null Count Dtype #---#0anchor525000non-nullcategory #1positive525000non-nullcategory #2negative525000non-nullcategory # dtypes:category(3)# memory usage:4.6MB# without categories triplets_raw.info(memory_usage="deep")# Column Non-Null ...
missing_df = missing_df.sort_values('missing_pct',ascending=False).reset_index(drop=True) return missing_df missing_cal(df) 如果需要计算样本的缺失率分布,只要加上参数axis=1. 2.获取分组里最大值所在的行方法 分为分组中有重复值和无重复值两种。 无重复值的情况: df = pd.DataFrame({'Sp':['...
此时不仅原有的空数据被替换成了 null,"16" 也被换成了 null。另外 null_values 还可以是一个列表,支持接收多个字符串。 importpolarsaspl df = pl.read_csv("girl.csv", null_values=["16","2","145.9"])print(df)""" shape: (3, 5) ...
一:pandas简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、
#1positive525000non-nullcategory #2negative525000non-nullcategory # dtypes: category(3) # memoryusage:4.6MB #withoutcategories triplets_raw.info(memory_usage="deep") #ColumnNon-NullCount Dtype #--- --- --- ---#0anchor525000non-nullobject#1positive525000non-nullobject#2negative525000non-nullobj...
In [7]: df.info(memory_usage="deep") <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5000 entries, 0 to 4999 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-null float64 2 datetime64[ns] 5000...
作者通过以下数据集来观察 value-count () 函数的基本用法,其中 Demo 中使用了 Titanic 数据集。她还在 Kaggle 上发布了一个配套的 notebook。 代码链接:https://www.kaggle.com/parulpandey/five-ways-to-use values -counts 导入数据集 首先导入必要的库和...