where np.where, condition, if true value, if false value np.where(df.index.isin(idxs),df.index,'') np.log2 + where np.log2(df['value'],where=df['value']>0) where不包括的部分keep 原来的valuedf.col.where df.index.where(df.index.isin(idxs),'')...
Where() 与 SQL 中使用的 where condition 类似,如以下示例所示: y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater than 5, returns index positionnp.where(y>5)array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),)# First will replace the va...
y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater than 5, returns index positionnp.where(y>5)array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),)# First will replace the values that match the condition, # second will replace the values that does notnp.where(y>5, "Hit", "...
如果只有浮点数和整数,则生成的数组将是浮点数 dtype。 在过去,pandas 推荐使用 Series.values 或DataFrame.values 从Series 或 DataFrame 中提取数据。您仍然会在旧代码库和在线上找到这些引用。未来,我们建议避免使用 .values,而是使用 .array 或.to_numpy()。.values 有以下缺点: 当你的 Series 包含一个扩展类...
,其中condition可能是NA。在这种情况下,可以使用isna()来检查NA或避免condition为NA,例如在填充缺失值之前。 当在if语句中使用Series或DataFrame对象时,会出现类似情况,请参阅在 pandas 中使用 if/truth 语句。 NumPy ufuncs pandas.NA实现了 NumPy 的__array_ufunc__协议。大多数 ufunc 与NA一起工作,并通常返回...
get_year = lambda x: x.year #取得年度 by_year = rets.groupby(get_year)#按年分组 by_year.apply(lambda g: g['AAPL'].corr(g['MSFT']))#计算按年分组的相关系数 三、数据透视表(pivot_table) obj.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, marg...
现置,我们建议避免使用.values,而使用.array或.to_numpy()。.values有以下缺点: 当Series包含扩展类型时,不清楚Series.value返回的是NumPy数组还是扩展数组。Series.array将始终返回一个ExtensionArray,并且永远不会复制数据。Series.to_numpy()将始终返回NumPy数组,可能会以复制/强制值为代价。 当你的DataFrame包含...
>>> y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9]) # Where y is greater than 5, returns index position >>> np.where(y>5) array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64) # First will replace the values that match the condition, # second will replace the values that does not >>> np.whe...
[False, True, False, True, False, False, False, True, False, True, False, True])# Use extract to get the valuesnp.extract(cond, array)array([ 1, 19, 11, 13, 3])# Apply condition on extract directlynp.extract(((array < 3) | (array > 15)), array)array([ 0, 1, 19, 16...
pandas 库可以帮助你在 Python 中执行整个数据分析流程。 通过Pandas,你能够高效、Python 能够出色地完成数据分析、清晰以及准备等工作,可以把它看做是 Python 版的 Excel。 pandas 的构建基于 numpy。因此在导入 pandas 时,先要把 numpy 引入进来。 import numpy as np ...