data[4]=NA 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data Out: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 012401.06.53.0NaN11.0NaNNaNNaN2NaNNaNNaNNaN3NaN6.53.0NaN In: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data.dropna(axis=1,how='all') Out: 代码语言:javascript ...
Pandarallel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd from pandarallelimportpandarallel deftarget_function(row):returnrow*10deftraditional_way(data):data['out']=data['in'].apply(target_function)defpandarallel_way(data):pandarallel.initialize()data['out']=data['in'].pa...
pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep='_',dummy_na=False,columns=None,sparse=False,drop...
每个级别都是一个不同的Index对象: 可以通过.get_level_values()方法检索每行特定级别的索引本身的值: 使用.xs()方法通过层次索引访问DataFrame对象中的值。 此方法的工作方式类似于.ix属性,但是提供了用于指定索引多维性的参数。 以下代码选择索引标签为Industrials的所有项目:0(Sector): 结果DataFrame的索引由未指...
pdi.get_level(obj, level_id)返回通过数字或名称引用的特定级别,可用于DataFrames, Series和MultiIndex pdi.set_level(obj, level_id, labels)用给定的数组(list, NumPy array, Series, Index等)替换关卡的标签 pdi.insert_level (obj, pos, labels, name)使用给定的值添加一个层级(必要时适当广播) pdi.drop...
data = pd.Series(['apple,banana,cherry', 'date,fig']) data.str.split(",") 输出: 0 [apple, banana, cherry] 1 [date, fig] dtype: object dt=data.str.split(",",expand=True) print(dt) 输出: 0 1 2 0 apple banana cherry
data['out']=data['in'].parallel_apply(target_function) 通过多线程,可以提高计算的速度,当然当然,如果有集群,那么最好使用dask或pyspark 4、空值,int, Int64 标准整型数据类型不支持空值,所以会自动转换为浮点数。所以如果数据要求在整数字段中使用空值,请考虑使用Int64数据类型,因为它会使用pandas.NA来表示空值...
2.写入CSV文件:datafram.tocsv() 2.读取HDF5 2.1 read_hdf() 3.读取Json 4.缺失值处理 4.1如何进行缺失值的处理 5.数据离散化 numpy读取不了字符串,pandas比较方便 常用 csv 通常读取文本文件 hdf5 通常读取二进制 Json 回到顶部 1.读取CSV read_csv() ...
通常您可能会发现有多种计算相同结果的方法。 举个简单的例子,考虑df + df和df * 2。 为了测试这两个计算是否产生相同的结果,考虑使用(df + df == df * 2).all()。 但事实上,这个表达式是 False: In [57]: df + df == df * 2Out[57]:one two threea True True Falseb True True Truec Tr...
dropna方法可以根据行列中是否有空值进行删除。这个方法有2个参数: 关键字参数how,可以填入的值为any或all,any表示只要有1个空值则删除该行或该列,all表示要一行全为空值则删除该行。 关键字参数axis,可以填入的值为0或1,0表示对行进行操作,1表示对列进行操作 示例如下: ...