row['FTR'] if [((home == TEAM) & (ftr == 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr == 'D'))]: result = 'Draw' elif [((home == TEAM) & (ftr != 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr != 'D'))]: result = 'No_Draw' else: result = 'No_Game' return result ...
将数据中“列表”字段转化为Python列表类型 由于eval()方法操作的是字符串对象,一次只接受一个需要转化的对象 当用eval()方法对df的整个字段做转换操作时,需要借助循环 输出查看转换之前“列表”字段最后一个值的数据类型,原始类型为str print(type(data['列表'].values(-1))) 通过for循环+eval()方法的形式实现...
Python Pandas PK esProc SPL,谁才是数据预处理王者? 做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作,也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样,很难有某种可视化工具来完成此项工作,常常需要编程才能实现。 业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作,其中PythonPandas...
eval(str(row['计算过程'])) #将占比的列补充一个(%) dname = {} for c in df.columns: if str(c).find('占比') != -1 or str(c).find('率') != -1 or str(c).find('比率') != -1 or str(c).find('净值') != -1: if str(c).find('%') == -1: dname[str(c)] ...
e) // 过滤空白行 .reduce(function () { // 只保留次数大于等于 `THRESHOLD` 的行 const temp = {}; return function (acc, cur, idx, src) { if (temp[cur]) { temp[cur]++; } else { temp[cur] = 1; } if (idx === src.length - 1) { return Object.keys(temp).filter((k) =...
# 替代iterrows的高效方案df['discounted_price']=df.apply(lambdarow:row['price']*(0.9ifrow['is_vip']else1),axis=1) 1. 2. 3. 三、典型报错与解决方案 (包含6个高频错误场景及诊断方法) 案例1:KeyError风暴 错误场景: df.groupby('product_catgory')['sales'].sum()# 拼写错误 ...
e) // 过滤空白行 .reduce(function () { // 只保留次数大于等于 `THRESHOLD` 的行 const temp = {}; return function (acc, cur, idx, src) { if (temp[cur]) { temp[cur]++; } else { temp[cur] = 1; } if (idx === src.length - 1) { return Object.keys(temp).filter((k) =...
定期使用df.info(memory_usage='deep')监控内存 对分类数据优先使用category数据类型 复杂转换操作优先使用pd.eval()实现向量化 通过掌握这些高级技巧,开发者可以构建出响应快速、数据精准的商业级数据仪表板。实际项目中建议结合Dask等扩展库处理超大规模数据集,并采用分层缓存策略优化高频查询。
import pandas as pdfuncs = [_ for _ in dir(pd) if not _.startswith('_')]types = type(pd.DataFrame), type(pd.array), type(pd)Names = 'Type','Function','Module','Other'Types = {}for f in funcs:t = type(eval("pd."+f))t = Names[-1 if t not in types else types.inde...
pl.col('b').cumulative_eval(pl.element().mean()).alias('cum_mean') ]) Polars提供了更统一的累计计算接口,并且支持更复杂的自定义累计操作。 12、条件聚合操作 条件聚合允许我们基于特定条件计算统计量: # Pandas条件聚合 df['sum_if'] =df[df['a'] >2]['b'].sum() ...