比apply更推荐的方法是np.select, 如果是新版本pandas可以用pd.Series.case_when，就是专门解决这个问题...
0.19.2 如果您希望pandas在Anaconda中安装,可以使用以下命令执行此操作: conda installpandas此时...让我们在命令行中启动Python解释器,如下所示: python 在解释器中,将numpy和pandas包导入您的命名空间: import numpy as np importpandasas pd...您现在应该已经安装pandas,并且可以使用pandas中的Series和DataFrames...
范例1:采用Series.select()函数,以从给定Series对象的索引标签甚至结尾的所有城市中选择所有城市的名称。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the Seriessr = pd.Series(['New York','Chicago','Toronto','Lisbon','Rio','Moscow'])# Create the Datetime Indexindex_ = ['City 1','City ...
select_dtypes()select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。# We'll use the same dataframe that we used for read_csvframex = df.select_dtypes(include="float64")# Returns only ...
2、也可通过numpy.where/numpy.select/pandas.DataFrame().loc实现，更推荐这三种方法，速度很快，参考...
一、Series 1.创建Series pd.Series( data=None, index=None,dtype: 'Dtype | None' = None,name=None,copy: 'bool' = False,fastpath: 'bool' = False) pd.Series(data=[0,1,2,3,4,5]) 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 dtype: int64pd.Series(data=[0,1,2,3,4,5],index=["a",'b...
pandas.core.series.Series 2. DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构 每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等) 既有行索引index,也有列索引columns 可以被看做由Series组成的字典 创建dataframe最常用的方法,见02节读取纯文本文件、excel、mysql数据库 2.1 根据多个字典序列创建dataframe In [17]: 代...
map() 函数根据相应的输入来映射 Series 的值。用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值,该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。 # create a dataframedframe = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['I...
从前面的屏幕快照中可以看出,选择多个列将创建另一个数据帧,而仅选择一个列将创建series对象。 点表示法 还有另一种方法可以根据从数据帧中选择的数据子集来创建新序列。 此方法称为点表示法。 在此方法中,列名将像传递属性时一样传递给数据帧,而不是作为参数传递: data.State 以下是输出: [外链图片转存失败,...
Pandas.apply直接用于沿数据帧的轴或Series来应用函数。例如,如果我们有一个函数f,它可以是一个数列的和(例如,可以是一个list,np.array,tuple等),并将其传递给如下数据帧,我们将跨行求和: deff(numbers):returnsum(numbers) df['Row Subtotal'] = df.apply(f, axis=1) ...