6. 在Transform中使用多个函数 您可以在一个transform调用中使用多个函数: importpandasaspd df=pd.DataFrame({'group':['A','B','A','B','A'],'value':[1,2,3,4,5]})# 在一个transform调用中使用多个函数df[['mean','max','min']]=df.groupby('group')['value']
df = pd.DataFrame({"x": ['a','b','a','a','b'],"y": [1,2,3,2,1],"z": [3,1,5,1,7], })# transform依旧依赖于groupbyprint(df.groupby(by=["x"], as_index=False).agg("sum"))""" x y z 0 a 6 9 1 b 3 8 """print(df.groupby(by=["x"], as_index=False)...
transform 转换,需要把DataFrame中的值传递给一个函数, 而后由该函数"转换"数据。 aggregate(聚合) 返回单个聚合值,但transform 不会减少数据量 使用transform分组计算z分数 # 计算z-score x - 平均值/标准差 def my_zscore(x): return (x-x.mean())/x.std() #按年分组 计算z-score df.groupby('year'...
df = pd.DataFrame({"x": ['a','b','a','a','b'],"y": [1,2,3,2,1],"z": [3,1,5,1,7], })# transform依旧依赖于groupbyprint(df.groupby(by=["x"], as_index=False).agg("sum"))""" x y z 0 a 6 9 1 b 3 8 """print(df.groupby(by=["x"], as_index=False)...
df.query (' name = =“Vienna”) df.query('population>1e6 and area<1000')它们更短,适合多索引,并且逻辑操作符优先于比较操作符(=需要更少的括号),但它们只能按行过滤,并且不能通过它们修改Dataframe。 几个第三方库允许你使用SQL语法直接查询dataframe (duckdb),或者通过将dataframe复制到SQLite并将结果包装...
df.fillna(value=values,limit=1)# 只替换第一个 4、修改索引名 df.rename(columns={'team':'class'}) 常用方法如下: df.rename(columns={"Q1":"a","Q2":"b"})# 对表头进行修改 df.rename(index={0:"x", 1:"y", 2:"z"})# 对索引进行修改 ...
transform 转换,需要把DataFrame中的值传递给一个函数, 而后由该函数"转换"数据。 aggregate(聚合) 返回单个聚合值,但transform 不会减少数据量。 使用transform分组计算z分数 # 计算z-score x - 平均值/标准差defmy_zscore(x):return(x-x.mean())/x.std()#按年分组 计算z-scoredf.groupby('year').life...
df.Q1> 36 # Q1成绩不小于60分,并且是C组成员 ~(df.Q1< 60) & (df['team'] == 'C') 2、逻辑筛选数据 切片([ ])、.loc[ ]和.iloc[ ]均支持上文所介绍的逻辑表达式。 以下是切片([ ])的逻辑筛选示例: df[df['Q1']== 8] # Q1等于8 ...
回到convert_df() 方法,如果这一列中的唯一值小于 50%,它会自动将列类型转换成 category。这个数是任意的,但是因为数据框中类型的转换意味着在 numpy 数组间移动数据,因此我们得到的必须比失去的多。 接下来看看数据中会发生什么。 >>> mem_usage(df)10.28 MB>>> mem_usage(df.set_index(['country', 'ye...
transform(replace) print(df) 31.计算3位滑动窗口的平均值,忽略NAN 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pd.DataFrame({'group': list('aabbabbbabab'), 'value': [1, 2, 3, np.nan, 2, 3, np.nan, 1, 7, 3, np.nan, 8]}) print(df) g1 = df.groupby(['...