2、select() 对于多条件、多操作的筛选和执行 比如针对一个数组,我们规定小于6的就加上10,介于10~15之间的就平方,大于20的就乘以10,其他的就默认变为100. a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20],[21,22,23,24,25]]) condlist=[a<6,np.logical...
result2 = np.select([a <6], [a +10], default=100)print(result2)# array([ 11, 12, 13, 14, 15, 100, 100, 100, 100, 100]) 对应元素满足条件执行操作,否则返回默认值。 4.多条件、多操作 a = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15], [16,17,18,1...
1、首先把数组打散,生成中间表YYY select exploded_column,XXXX.column2 from XXXX LATERAL VIEW explode(XXXX.column1)...t1 as exploded_column 2、使用first_value获取最小值,last_value获取最大值 select uid,point_id, first_value(loc_x)over
row['FTR'] if [((home == TEAM) & (ftr == 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr == 'D'))]: result = 'Draw' elif [((home == TEAM) & (ftr != 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr != 'D'))]: result = 'No_Draw' else: result = 'No_Game' return result ...
Python numpy select用法及代码示例本文简要介绍 python 语言中 numpy.select 的用法。 用法: numpy.select(condlist, choicelist, default=0)根据条件返回从选择列表中的元素中提取的数组。参数: condlist: bool ndarrays 列表 确定从选择列表中的哪个数组获取输出元素的条件列表。当满足多个条件时,使用 condlist 中...
np.select函数根据某些条件筛选某些元素。 使用语法为: import numpy as np np.select(condlist, choicelist, default=0) # 返回列表 1. 2. 3. 参数(必须写成“列表”的形式): condlist -- 操作数据所依据的条件 choiselist -- 根据condlist条件所需要执行的操作 ...
1.Numpy:Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此):(1)快速高效的多维数组对象naarray(2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数(3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具(4)线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成(5)用于将C、C++、Fortran代码集成到python的工具2.pandaspa...
数据科学书册,不光有pandas,还有ipython、numpy、matplotlib、sklearn,这些都是深入学习pandas不可缺少的工具。 3. 练习资源 Pandas练习集 github上一个练习项目,针对pandas每个功能都有对应的真实数据练习。 101个Pandas练习 一位国外博主总结的100多个pandas练习题,非常全面。 datacamp 小结 pandas的教程主要还是以英文为...
1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具 (4)线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成 (5)用于将C、C++、Fortran代码集成到python的工具...
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。