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) ...
df.fillna(method='backfill',inplace=True,axis=1) df.fillna(method='bfill',inplace=True,axis='columns') 对每一列的缺失值,采用临近位置上下两个值的平均值来填充 #上下两个值的平均值进行填充 df=df.fillna(df.interpolate()) #在此详细介绍下interpolate函数的参数:'nearest', 'zero', 'slinear',...
import plotly.graph_objects as go import pandas as pd # 创建数据 df = pd.DataFrame({ 'Gender': ['Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male'], 'Class': ['Class A', 'Class A', 'Class B', 'Class B', 'Class C', 'Class C'], 'Score': [60, 70, 80, 85, 90...
barplot(x="size", y="mean_total_bill", hue="sex", data=df) 堆积条形图 堆叠条形图用于显示数据集子组。堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。 分类: 堆积柱状图: 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图: 适合展示同类别的每个变量的比例。 数据可视化...
source=df)p.legend.orientation = "horizontal"p.legend.background_fill_color = "#fafafa"show(p)5. plotly plotly.js是非常出名的交互式可视化工具，它有Python的第三方接口，也就是plotly库。plotly图表类型比较丰富，比如折线图、散点图、面积图、条形图、误差条、方框图、直方图、热图、子图、多轴图、极坐...
df=pd.read_excel(file_path)returndfdefwrite_to_excel(data, file_path): df=pd.DataFrame(data) df.to_excel(file_path, index=False) ``` 说明: 此Python脚本使用pandas库从Excel电子表格读取数据并将数据写入新的Excel文件。它允许您通过编程处理Excel文件,使数据操作和分析更加高效。
df_factor[0].dtype == '<M8[ns]' Fillna tips 很多时候可以先 fill 0再forward fill就能解决问题 .fillna(0).reindex_like(df_ret).ffill().dropna(axis=0, how='all') 选择dataframe的区别 result = field_csi300_rate[indus_window] # 返回过滤后的对象的大小 ...
df = df.drop(['time'], axis=1) # 缺省值取前一行和后一行的均值 df = (df.fillna(method='backfill') + df.fillna(method='pad')) / 2 df.to_csv('test.csv') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. ...
(x_range=(0,len(df)-1),y_range=(0,800))p.grid.minor_grid_line_color='#eeeeee'names=[f"y{i}"foriinrange(N)]p.varea_stack(stackers=names,x='index',color=tol['Sunset'][N],legend_label=names,source=df)p.legend.orientation="horizontal"p.legend.background_fill_color="#fafafa"...
import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltsns.set_theme(style="ticks")df = sns.load_dataset("penguins")sns.pairplot(df, hue="species")plt.show()seaborn 17、OrangeOrange 是一个开源的数据挖掘和机器学习软件,提供了一系列的数据探索、可视化、预...