该循环方式是通过iterrows进行循环,ind和row分别代表了每一行的index和内容。测试例子大概需要0.07s,比起下标循环速度提升了321倍。 方法3:Apply循环(速度等级: ) df1['test'] = df['test'].apply(lambda x: x if x == 1 else 0) Apply是pandas的一个常用函数,通常的用法是内接一个lambda匿名函数,从而对...
import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
这是Pandas中非常强大的特性,不理解这一特性有时就会造成一些麻烦。 >>> df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=[1,2,3]) >>> df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=[3,1,2]) >>> df1-df2 #由于索引对齐,因此结果不是0 A 1 -1 2 -1 3 2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
iloc的使用方式为df.iloc[row_index, col_index],也是核心的筛选方式,其原理与loc方法非常相似,只是将原来通过行名列名筛选的方式变成了行索引数和列索引数筛选,需要注意iloc方法筛选数据用列表形式筛选数据是左闭右开的,此处仅介绍以下结合numpy的筛选 df.iloc[:,np.r_[0:3,4]]# 筛选第0列到第3列以及第四...
复制 pandas.core.series.Series 2. DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构 每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等) 既有行索引index,也有列索引columns 可以被看做由Series组成的字典 创建dataframe最常用的方法,见02节读取纯文本文件、excel、mysql数据库 2.1 根据多个字典序列创建dataframe In [17]...
df.at[index_label , 'age1'] = row_series['age'] * 2 print(df_x) print(df) print(df.shape[0]) seriesObj = df.apply(lambda x: True if x['age'] > 2 else False , axis=1) print(seriesObj) # Count number of True in series ...
Dataframe.iat() 函数 –Pandas iat[]方法用于返回数据框架中传递位置的数据。传递的位置的格式是[行中的位置,列中的位置]。这个方法的工作原理类似于Pandas的iloc[],但是iat[]只用来返回一个单一的值,因此工作起来比它快。 语法:Dataframe.iat[row, column] ...
在Pandas中,删除一列或在NumPy矩阵中求和值时,可能会遇到Axis。我们用删除一列(行)的例子: df.drop('Column A', axis=1)df.drop('Row A', axis=0) 如果你想处理列,将Axis设置为1,如果你想要处理行,将其设置为0。但为什么呢? 回想一下Pandas中的sha...
# data type of columnsprint df.dtypes# indexesprint df.index# return pandas.Indexprint df.columns# each row, return array[array]print df.values .index,为行索引 .columns,为列名称(label) .dtype,为列数据类型 2. SQL操作 官方Doc给出了部分SQL的Pandas实现。在此基础上,本文给出了一些扩充说明。
打开Pycharm,然后打开pandas-flask这个目录,然后运行app.py就可以启动web服务器 30、Pandas的get_dummies用于机器学习的特征处理 分类特征有两种: 普通分类:性别、颜色 顺序分类:评分、级别 对于评分,可以把这个分类直接转换成1、2、3、4、5表示,因为它们之间有顺序、大小关系 但是对于颜色这种分类,直接用1/2/3/4...