You can use methods likeapply()with a lambda function or themap()function to concatenate columns while also incorporating conditions or custom logic as needed Conclusion In summary, concatenating two columns in a Pandas DataFrame by using+operator,apply()method,str.cat()function,map()function, ora...
columns, fill_value = 0) 重建索引后的frame1 4.4 函数应用和映射 函数应用可以对全部数据或某一列、某一行进行操作。 Numpy的通用函数(逐元素数组方法)对pandas对象也有效。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 frame = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns = list('abc'),...
使用Series.map()可以很容易做到,最少仅需一行代码。 #①使用字典进行映射data["gender"] = data["gender"].map({"男":1, "女":0})#②使用函数defgender_map(x): gender = 1if x == "男"else0return gender#注意这里传入的是函数名,不带括号data["gender"] = data["gender"].map(gender_map)...
同时,我们还可以用map()方法和applymap()方法对数据框中每一个元素进行处理: # 对某一列进行映射处理 df['type'] = df['type'].map({'A': 0, 'B': 1, 'C': 2}) # 对整个数据框进行元素级别的处理 df.applymap(lambda x: x**2) 22. 用groupby和apply函数实现分组自定义处理 除了可以用...
read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型 # string类型比如,学历,可以转化成sparse的category变量,可以省很多内存 sdf = pd.concat( chunk.to_sparse(fill_value=0.0) for chunk in chunks ) #很稀疏有可能可以装的...
[例 9] applymap()函数的使用 程序清单如下。 #apply()函数使用案例# # 导入 numpy 库 import numpy as np # 导入 pandas 库 import pandas as pd # 定义 DataFrame # 数据为 3 行 4 列 s_data = pd.DataFrame([[5.1,3.5,1.4,0.2], [6.1,3.7,4.1,1.5], [5.8,2.7,5.1,1.9]], columns=['fea...
参数: axis : {index (0), columns (1)} skipna : 布尔值,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a Series numeric_only : boolean...
df["info"] = df["info"].map(eval)exceptExceptionase:print(e)# name 'true' is not defined# 显然在对第一个字符串进行eval的时候就报错了# 所以这个时候我们需要将null换成None、true换成True、false换成False,然后再进行eval(更简单的做法是使用json库进行解析)# 但是某个值里面也可能恰好包含null、tr...
虽然content有遍历,但是filePath在for循环中,始终停留在corpos的最后一行filepath,并未能遍历成功。 经修改后: #---建立corposcorpos= pandas.DataFrame(columns=['filePath','content']#---中间corpos存入数据的过程省略#---分词并修改文本t='/'forfilePath,contentincorpos.itertuples(index=False): f= codecs...
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),columns = ['a','b','c'], index = ['app','win','mac']) print(df2) df2.apply(np.mean) applymap函数的用法 print(df2) df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x) 二、数据汇总与统计 1. 数据汇总 在DataFrame中,可以通过sum方法对每列进行求和汇总...