penguins['bill_length_mm'].transform(lambda s:(s-s.mean())/s.std()) 图6 2.2 transform作用于DataFrame 当transform作用于整个DataFrame时,实际上就是将传入的所有变换函数作用到每一列中: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #分别对每列进行标准化(penguins.loc[:,'bill_length_mm':...
用SQL的方式合并两个DataFrames 很多时候你会想要将两个DataFrames 依照某个共通的栏位(键值)合并成单一DataFrame 以整合资讯,比方说给定以下两个DataFrames: DataFramedf_city包含了几个美国城市以及其对应的州名(state);DataFramedf_info则包含城市名称以及一些数据。如果你想将这两个DataFrames合并(merge),可以使用...
# 但是DataFrame对象还有一个名为transform 的方法,也是通过传入的函数对数据进行变换,类似Series对象的map方法。 # 需要强调的是,apply方法具有归约效果的,简单的说就是能将较多的数据处理成较少的数据或一条数据; #而transform方法没有归约效果,只能对数据进行变换,原来有多少条数据,处理后还是有多少条数据。 上...
# 对所有字段指定统一类型df = pd.DataFrame(data, dtype='float32')# 对每个字段分别指定df = pd.read_excel(data, dtype={'team':'string', 'Q1': 'int32'}) 1、推断类型 # 自动转换合适的数据类型df.infer_objects() # 推断后的DataFramedf.infer_objects()....
transform方法可以对每一个group进行一些变换,然后返回一个新的DataFrame,它包含每一个group的变换后的新值。 转换后的数据框仍然与原来分组前的数据框位置和行数一致。 2.2 使用案例 先模拟生成一组采购订单数据信息: importpandasaspdimportnumpyasnpimportstringimportrandom# 随机生成5个订单号order_no_list=[''....
Pandas(Python Data Analysis Library)是基于NumPy的数据分析模块,它提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需的工具,可以说Pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。 导入方式:import pandas as pd 一、Pandas中的数据结构 Pandas有三种数据结构Series、DataFrame和Panel。 Series类似于数...
1、transform作用于Series 1)单个变换函数 当transform作用于单列Series时较为简单 ,对salary列进行transform变换我们可以传入任意的非聚合类函数,比如对工资列对数化 importpandasaspd importnumpyasnp # 对工资对数化 data['salary'].transform(np.log)
在transform()中传入单个函数进行转换,transform()的结果与apply()/applymap()等效。 函数可以是库函数、自定义函数或匿名函数。因为transform()的返回结果与自身形状相同,所以不支持直接传入会将DataFrame“降维”的函数,如会将Series处理成标量的聚合函数min,mean,std等。传入这些函数时,会报错:ValueError: Function d...
2、 transform作用于DataFrame 当transform作用于整个DataFrame时,实际上就是将传入的所有变换函数作用到每一列中: data.loc[:,'salary':'age'].transform(lambda s:(s-s.mean()) /s.std()) salary age 0 0.991038 -0.832050 1 -0.468630 0.104006 2 0.760564 1.664101 3 0.683739 0.936057 4 -1.697825 -0.5...
the dataframeday_stats = pd.DataFrame()# this time we determine axis equals to one so it gets each row.day_stats['min'] = data.min(axis = 1) # minday_stats['max'] = data.max(axis = 1) # max day_stats['mean'] = data.mean(axis = 1) # meanday_stats['std'] = data.std...