在DataFrame的条件赋值中,性能尤为重要,尤其是在处理大规模数据时。接下来是一些性能指标。 DataFrame+update_values(column_name: str, condition: str, new_value: any)OptimizedDataFrame+update_values(column_name: str, mask: bool[], new_value: any) 关于性能的数学公式可以用如下方式表示: Performance=Time...
创建该 IF 条件的通用代码结构如下: df.loc[df['column name'] condition, 'new column name'] = 'value if condition is met...= 'Emma'), 'name_match'] = 'Mismatch' print (df) 查询结果如下: 在原始DataFrame列上应用 IF 条件 上面的案例中,我们学习了如何在新增列中应用...IF 条件,有...
mask :替换条件(condition)为True处的值 where(self, cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='' raise', try_cast=False) mask(self, cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='' raise', try_cast=False) 1. 2. 3. 4. 5. 当然,这里的conditi...
import numpy as np # 使用NumPy的向量化操作计算新列'C'的值 condition = df['A'] > 2 df['C'] = np.where(condition, df['A'] + df['B'], df['A']) 将计算得到的新列添加到DataFrame中: 在上述步骤中,我们已经将新列'C'添加到了DataFrame df 中。这一步实际上已经在上一步中完成...
(df.a<0.9)]实现效果如下：用到np.where函数，假设你整个DataFrame的名字是dfdf['c']=np.where(...
where(condition, [x, y]):例:np.where(pd.isnull(a),a,b) condition:arraylike,bool; x,y:arraylike,与condition长度一致,如果为真返回x,否则y, obj1.combine_first(obj2):如果obj1对应位置有数据(不为nan)使用obj1的数据,否则使用obj2的数据 一、重命名索引值 DataFrameobj.rename(index=None, colum...
print("原始DataFrame:") print(df) 输出: 代码语言:txt 复制 Name Age City 0 John 25 New York 1 Emma 30 London 2 Peter 35 Paris 3 Mary 40 Tokyo 使用条件判断语句选择满足条件的行: 代码语言:txt 复制 condition = df['Age'] >= 35
展开列表:将DataFrame列中的列表扩展为单独的行。 df.explode('list_column') 数据归一化:为机器学习归一化数据列。 df['normalized'] = (df['column'] - df['column'].mean()) / df['column'].std() 条件应用函数:根据条件将函数应用于特定行或列。 df.apply(lambda x: func(x) if condition else...
df = pd.dataframe(data)# 计算描述性统计量desc_stats = df.describe()print(desc_stats) 2. 数据可视化 (data visualization) 数据可视化是将数据以图形的方式展示出来,这有助于发现模式、趋势和异常。 使用matplotlib 和seaborn 库来创建图表。 import matplo...
数据规整 1.时间序列以及截面对齐 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import warnings warnings.filterwarnings("ignore"