其中map仅可用于DataFrame中的一列(也即即Series),可接收字典或函数完成单列数据的变换;apply既可用于一列(即Series)也可用于多列(即DataFrame),但仅可接收函数作为参数,当作用于Series时对每个元素进行变换,作用于DataFrame时对其中的每一行或每一列进行变换;而applymap则仅可作用于DataFrame,且作用对象是对DataFrame...
importpandasaspd# 创建一个包含分类变量的数据框df=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','baz','foo','bar','baz']})# 使用factorize函数将分类变量编码为整数codes,uniques=pd.factorize(df['A'],sort=True)# 输出编码数组和唯一的类别print(codes)print(uniques)# 使用编码数组将原始数据框中的分类变量替...
applymap:只能用于DataFrame,用于处理该DataFrame的每个元素; 构建数据如下: importpandasaspdimportnumpyasnpgender=["man","woman"]color=["white","black","yellow",""]df=pd.DataFrame({"height":np.random.randint(140,200,20),"weight":np.random.randint(40,100,20),"gender":[gender[x]forxinnp.ra...
其中map仅可用于DataFrame中的一列(也即即Series),可接收字典或函数完成单列数据的变换;apply既可用于一列(即Series)也可用于多列(即DataFrame),但仅可接收函数作为参数,当作用于Series时对每个元素进行变换,作用于DataFrame时对其中的每一行或每一列进行变换;而applymap则仅可作用于DataFrame,且作用对象是对DataFrame...
data.gender.apply(lambda x:'女性' if x is 'F' else '男性') 1. 此时功能和map函数一样。 2)输入多列数据 譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中(当调用DataFrame.apply()时,apply()在串行过程中实际处理的是每一行...
sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。 默认为True,设置为False将在很多情况下显着提高性能。 suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。 默认为(‘x’,’ y’)。 copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据(默认为True),即使不需要重建索引也是如此。
作用于Series或Dataframe的一列 apply: 可以作用于行向量 applymap: 方程作用于DataFrame中的每一个元素,可以使用applymap() """ 这个只会返回组信息 data['ImageId_ClassId'] = data['ImageId_ClassId'].str.extract(".*.jpg.(\d)") data.loc[data['EncodedPixels'].str.contains("00cdb56a0")] 分...
在复习之前学习的pandas代码时发现这句话 df_clean.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 感到十分疑惑,apply()是什么函数,pd.to_numeric又是啥,errors=""有啥作用。 接下来一一解答: 一、map(), apply()和applymap() 1.map(): map() 是一个Series的函数,DataFrame结构中没有map()。map()将一个自...
–apply():对数据进行自定义函数的转换; –map():对Series类型的数据进行值映射; –applymap():对DataFrame类型的数据进行元素级别的函数转换; –astype():更改数据类型。 5. 数据分析: –describe():描述性统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等; ...
使用pd.apply()清理数据帧是pandas库中的一个函数,用于对数据帧中的每一列或每一行进行自定义的操作和清理。 具体步骤如下: 1. 导入pandas库:首先需要导入pandas库,通常使...