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) ...
unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列的唯一值。 下面是对代码中使用的相关概念的解释: DataFrame:DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于表格,可以存储和处理...
Suppose we are given the dataframe containing two columns each of which has repeating values, we need to figure out how to count by the number of rows for unique pair of columns.Counting by unique pair of columnsFor this purpose, we will use groupby and apply the size() method on the ...
cleaned_data=data.dropna()# 用指定值填充缺失值,这里用0填充 data.fillna(0,inplace=True) 去除重复值使用drop_duplicates()方法,它会自动检测并删除数据集中的重复行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data=pd.read_csv('data_with_duplicates.csv')# 删除重复行 unique_data=data.drop...
df.iloc[(df['col1']=='245').values,[1,5]] 2.3 更改某个字段的数据: df.loc[df['col1']=='258','col1']=214 # 注意:数据更改的操作无法撤销,更改前最好对条件进行确认或者备份数据 2.4 增加一列数据: df['col2'] = 计算公式/常量 ...
import numpy as np import matplotlib.path as mpath # 数据准备 species = df['species'].unique() data = [] # 只选择数值列(排除 species 列) numeric_columns = df.columns[:-1] for s in species: data.append(df[df['species'] == s][numeric_columns].mean().values) # 将 data 列表转换...
Unique是查看唯一值的函数,只能对数据表中的特定列进行检查。 下面是代码,返回的结果是该列中的唯一值。 类似与Excel中删除重复项后的结果。 6.查看数据表数值 Python中的Values函数用来查看数据表中的数值。 以数组的形式返回,不包含表头信息。 7.查看列名称 8.查看前10行数据 Head()函数用来查看数据表中前N行...
Pandas pivot table count frequency in one column To use a pivot table with aggfunc (count), for this purpose, we will usepandas.DataFrame.pivot()in which we will pass values, index, and columns as a parameter also we will pass a parameter calledaggfunc. ...
df.values #值的二维数组,返回numpy.ndarray对象 s.nunique() #返回唯一值个数 s.unique() #唯一值数据,返回array格式 (3)数据筛选 数据筛选的本质无外乎就是根据行和列的特性来选择满足我们需求的数据,掌握这些基本的筛选方法就可以组合复杂的筛选方法。
foriindf.BP.values: ifi =='LOW': df.BP.replace(i,0, inplace =True) elifi =='NORMAL': df.BP.replace(i,1, inplace =True) elifi =='HIGH': df.BP.replace(i,2, inplace =True) foriindf.Cholesterol.values: ifi =='LOW': ...