【背景】 比如省份列按照词频顺序进行重排列。 【代码】 # 创建映射字典 mapping1 = {value: index for index, value in enumerate(category_order)} mapping2 = {index: value for index, value in enumerate(cat…
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'),...
In [32]: %%time ...: files = pathlib.Path("data/timeseries/").glob("ts*.parquet") ...: counts = pd.Series(dtype=int) ...: for path in files: ...: df = pd.read_parquet(path) ...: counts = counts.add(df["name"].value_counts(), fill_value=0) ...: counts.astype(in...
value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame按照行标签或者列标签排序:sort_index方法 pandas.DataFrame按照某列值排序:sort_values方法by参数 pandas....
df.dropna(axis=1, how='any')# 列里有缺失值就丢掉 df.fillna(value=0)# 将缺失值填为0 df.isnull()# 整个df是否有缺失值的情况,返回结果是df np.any(df.isnull())=True)# 只要包含有缺失值就返回True,结果是一个bool值 欢迎转载博客文章,转载请标明出处!
我们也可以使用 key/value 对象,类似字典来创建 Series: 实例 importpandasaspd sites={1:"Google",2:"Runoob",3:"Wiki"} myvar=pd.Series(sites) print(myvar) 输出结果如下: 从上图可知,字典的 key 变成了索引值。 如果我们只需要字典中的一部分数据,只需要指定需要数据的索引即可,如下实例: ...
# create a dataframedframe = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['India', 'USA', 'China', 'Russia'])#compute a formatted string from each floating point value in framechangefn = lambda x: '%.2f' % x# Make...
#从0~7随机抽取30个列表值,组成seriesser = pd.Series(np.take(list('abcdefgh'), np.random.randint(8, size=30)))#对该series进行计数ser.value_counts()#> d 8g 6b6a5e2h2f1dtype: int64 9. 如何保留series中前两个频次最多的项,其他项替换为‘other’ ...
[item] 950 return result File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1121, in Series.__getitem__(self, key) 1118 return self._values[key] 1120 elif key_is_scalar: -> 1121 return self._get_value(key) 1123 # Convert generator to list before going through hashable part 1124 # (...
workbook= writer.bookworksheet = writer.sheets[sheet_name]# create a chart lineobjectchart = workbook.add_chart({'type': 'line'})# configurethe series of the chart from the spreadsheet# using a list of values instead of category/value formulas:# [sheetname, first_row, first_col,last...