# 计算 RFM 分数 def calculate_rfm(df): # Recency 分数(越小越好) df['R_Score'] = pd.qcut(df['Last_Login_Days_Ago'], q=5, labels=[5, 4, 3, 2, 1]) # Frequency 分数(越高越好) df['F_Score'] = pd.qcut(df['Purchase_Frequency'],
df.sort_values(by='利润',ascending=False) 如果需要自定义排序,可以将多个字段传入列表[ ]中,ascending用来自定义字段是升序还是降序排列,比如这里分别对“省份”,“销售额”两个字段降序排列。 df.sort_values(['省份','销售额'],ascending=[False,False]) 6. 分组聚合 分组聚合是数据处理中最常用的一个功...
select_dtypes() select_dtypes() 的作用是,基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列,亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。 # We'll use the same dataframe that we used for read_csvframex = df.select...
创建一个DataFrame对象,假设名为df,包含需要拆分的列: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df = pd.DataFrame({'column_name': ['value1', 'value2', 'value3']}) 使用拆分符号将列拆分为多个子列,可以使用str.split()函数: ...
A step-by-step Python code example that shows how to select rows from a Pandas DataFrame based on a column's values. Provided by Data Interview Questions, a mailing list for coding and data interview problems.
复制 condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03") In [10]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 condition Out[10]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False ... 360 False 361 False 362 False 363 False 364 False Name: ymd,...
select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。# We'll use the same dataframe that we used for read_csvframex = df.select_dtypes(include="float64")# Returns only time column 最后...
import ioimport requests# I am using this online data set just to make things easier foryou guysurl = "https://raw.github.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/AirPassengers.csv"s = requests.get(url).content# read only first 10 rowsdf = pd.read_csv(io.StringIO(s.decode(...
df = pd.DataFrame(data)# 创建一个 StringIO 缓冲区buffer = io.StringIO()# 使用 df.info() 并将输出写入到缓冲区df.info(buf=buffer)# 获取缓冲区的内容s = buffer.getvalue()# 将内容写入到文本文件withopen("df_info.txt","w", encoding="utf-8")asf: ...
=df.loc[df['column_name'] != some_value]# isin返回一系列的数值,如果要选择不符合这个条件的数值使用~df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)] import pandas as pd import numpy as npdf= pd.DataFrame({'A':'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),'B':'one one two three ...