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...
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...
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。
apply()是对DataFrame里的每行或列进行函数应用。 applymap()是对DataFrame里的每个元素进行函数的应用。 map()是对Series里(就是单独的一列)的每个元素进行函数应用。 数据源 把price和total_price两列改成两位小数的浮点数: 保留两位小数 需要注意的是使用lambda保留两位小数之后的数据是object类型的,而不是浮点...
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...
通过apply和applymap函数,用户可以使用自定义函数来进行样式设置。 其中: apply通过axis参数,每一次将一列或一行或整个表传递到DataFrame中。对于按列使用 axis=0, 按行使用 axis=1, 整个表使用 axis=None。 applymap作用于范围内的每个元素。 apply 先自定义了函数max_value(),用来找到符合条件的最大值,apply使...
–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; ...
DataFrame({'a': [1, 4, 1, 5], 'b': [4, None, np.nan, 7]}) df 图8 删除缺失值所在行 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # 删除含有缺失值的行 pdp.DropNa(axis=0).apply(df) 结果如图9: 图9 删除缺失值所在列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud...