In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
max() - x.min() print('行上计算:\n', frame.apply(f)) #默认在行上进行计算 frame.apply(f, axis = 'columns') #传入columns在列上计算 利用apply不仅可以返回标量值,也可以返回Series对象。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def f(x): return pd.Series([x.min(), x.max(...
# 数据的行数与列数 In[4]: college.shape Out[4]: (7535, 27) # 统计数值列,并进行转置 In[5]: with pd.option_context('display.max_rows...# 列出每列的数据类型,非缺失值的数量,以及内存的使用 In[7]: college.info() pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex:...,只要有一个缺失值,...
subset用于指定操作的列或行axis用于指定行、列或全部,默认是列方向color用于指定数据条颜色width用于指定数据条长度,默认是100,区间[0, 100]vmin和vmax用于指定与数据条最小最大值对应的单元格最小最大值align 数据条与单元格对齐方式,默认是left左对齐,还有zero居中和mid位于(max-min)/2 比如,奖牌数(不算总的...
每一行输出一个值 0 72 1 90 2 52 3 58 4 72 dtype: int64 df.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=0) #默认参数axis=0,表示按列对数据进行操作 #从下面的结果可以看出,我们使用了apply函数之后,系统自动按列找最大值和最小值计算,每一列输出一个值 a 73 b 52 c 73 d 73 e 93 dtype...
res2 = dict(zip(df_object, measurer(df_object.values.astype(str)).max(axis=0))) {'A': 4, 'B': 5} 你可以在使用 str 和 len 方法后使用 min max df["A"].str.len().max() df["A"].str.len().min() df["Column Name"].str.len().max() ...
# single column 'x' maxClm=df['x'].max() print("Maximum value in column 'x': ") print(maxClm) 输出: 我们还有另一种方法可以找到列的最大值: Python3实现 # find maximum value of a # single column 'x' maxClm=df.max()['x'] ...
# 查询最大索引的值df.Q1[lambdas: max(s.index)] # 值为21# 计算最大值max(df.Q1.index)# 99df.Q1[df.index==99] 4、比较函数 # 以下相当于 df[df.Q1 == 60]df[df.Q1.eq(60)]df.ne() # 不等于 !=df.le() # 小于等于 <=df.lt() # 小于 <...
In [8]: pd.Series(d) Out[8]: b1a0c2dtype: int64 如果传递了索引,则将从数据中与索引中的标签对应的值提取出来。 In [9]: d = {"a":0.0,"b":1.0,"c":2.0} In [10]: pd.Series(d) Out[10]: a0.0b1.0c2.0dtype: float64
# max minus mix lambda fnfn = lambda x: x.max() - x.min()# Apply this on dframe that we've just created abovedframe.apply(fn) isin() lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定(或多个)值的行。 # Using the dataframe ...