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不再纠结,一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

首先读入数据,这里使用到的全美婴儿姓名数据,包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名的新生儿数据,在jupyterlab中读入数据并打印数据集的一些基本信息以了解我们的数据集: import pandas...2.1 map() 类似Python内建的map()方法,pandas中的map()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果。...输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况,在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series,这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素,因此其返回结果的形状与原数据框一致。...下面用几个简单的例子演示其具体使用方式: 聚合Series 在对Series进行聚合时,因为只有1列,所以可以不使用字典的形式传递参数,直接传入函数名列表即可: #求count列的最小值、最大值以及中位数

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不再纠结,一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。...首先读入数据,这里使用到的全美婴儿姓名数据,包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名的新生儿数据,在jupyterlab中读入数据并打印数据集的一些基本信息以了解我们的数据集: import pandas...不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素,因此其返回结果的形状与原数据框一致。...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组,在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。...下面用几个简单的例子演示其具体使用方式: 聚合Series 在对Series进行聚合时,因为只有1列,所以可以不使用字典的形式传递参数,直接传入函数名列表即可: #求count列的最小值、最大值以及中位数

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    (数据科学学习手札69)详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

    2.1 map()   类似Python内建的map()方法,pandas中的map()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果,譬如这里我们想要得到...● 多列数据   apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据,譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中...将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素,因此其返回结果的形状与原数据框一致,譬如下面的简单示例,我们把婴儿姓名数据中所有的字符型数据消息小写化处理,对其他类型则原样返回: def lower_all_string...、最大值、最小值操作,下面用几个简单的例子演示其具体使用方式:  ● 聚合Series   在对Series进行聚合时,因为只有1列,所以可以不使用字典的形式传递参数,直接传入函数名列表即可: #求count...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量,但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子,而在pandas 0.25.0以及之后的版本中,可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字

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    【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(中篇一)

    返回值 files 是用户选择的所有文件路径列表。 '\n'.join(files):将文件路径列表转换为字符串,每个文件路径之间用换行符分隔,以便在文本框中展示多个文件路径。...这里我们将创建一个 3 行 2 列的表格,并手动设置表头和每个单元格的数据。...在实际应用中,数据源可能来自数据库、文件或外部 API,这里我们使用静态列表作为示例。 动态创建表格 表格的行数是由 len(data) 决定的,列数固定为 2(姓名和年龄)。...通过 setItem() 方法,我们将每条记录中的姓名和年龄填充到相应的行和列中。 6.4 使用 pandas 与 QTableWidget 在处理大量数据时,pandas 是一个非常强大的库。...6.6 总结 在这一部分中,我们学习了如何使用 QTableWidget 来展示表格数据,并结合 pandas 来处理和展示从外部文件读取的数据。

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    python单细胞学习笔记-day4

    ):去重并统计每个取值的次数 pandas:为series提供相应方法 .tolist():series向list转换 list():array 向 list转换 也可以使用集合,集合自动去重 2.矩阵...Note:会丢失行名和列名 df2.values df2.to_numpy() np.array(df2) 2.4 转置 m1.T 3.数据框 3.1 新建数据框 方式1: DataFrame函数:创建一个字典...,然后传递给pandas中的DataFrame()函数 可以使用index参数指定行名 方式2:从csv文件读取 import pandas as pd df2 = pd.read_csv("day3...(df2) 3.2 数据框提取列 提取一列:点号或者[],如果列名有空格,不能使用点号 print(df1.gene) print(df1['gene']) type(df1.gene) # 返回series...df1.gene.tolist() # series 转为list df1[['gene']] # 返回数据框 提取多列:在方括号里面写有列名组成的列表 3.3 提取行和列 .iloc:基于整数位置

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    Python3分析CSV数据

    最后,对于第三个值,使用内置的len 函数计算出列表变量header 中的值的数量,这个列表变量中包含了每个输入文件的列标题列表。我们使用这个值作为每个输入文件中的列数。...基本过程就是将每个输入文件读取到pandas数据框中,将所有数据框追加到一个数据框列表,然后使用concat 函数将所有数据框连接成一个数据框。...如果你需要平行连接数据,那么就在concat 函数中设置axis=1。除了数据框,pandas 中还有一个数据容器,称为序列。你可以使用同样的语法去连接序列,只是要将连接的对象由数据框改为序列。...,然后使用数据框函数将此对象转换为DataFrame,以便可以使用这两个函数计算列的总计和均值。...因为输出文件中的每行应该包含输入文件名,以及文件中销售额的总计和均值,所以可以将这3 种数据组合成一个文本框,使用concat 函数将这些数据框连接成为一个数据框,然后将这个数据框写入输出文件。

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    Pandas速查卡-Python数据科学

    它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。...格式的字符串, URL或文件. pd.read_html(url) 解析html URL,字符串或文件,并将表提取到数据框列表 pd.read_clipboard() 获取剪贴板的内容并将其传递给read_table...df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数 df.info() 索引,数据类型和内存信息 df.describe() 数值列的汇总统计信息...col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择 df.iloc[0,:] 第一行 df.iloc[0,0...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max

    9.2K80

    使用Python分析数据并进行搜索引擎优化

    我们定义以下异步函数:● fetch: 用于发送异步请求,并返回网页响应内容。它接受一个session对象、一个URL和一个参数字典作为输入。● parse: 用于解析网页响应内容,并返回数据列表。...我们可以使用pandas库的DataFrame方法,来将结果列表转换为一个数据框,方便后续的分析和搜索引擎优化。...# 运行异步函数并获取结果# 使用asyncio库的run方法,运行main函数,并获取最终结果列表result = asyncio.run(main(url, params))# 使用pandas库的...我们可以使用pandas库的head方法,来查看数据框的前几行,了解数据的结构和内容。我们可以使用pandas库的shape属性,来查看数据框的行数和列数,了解数据的规模。...pandas库的shape属性,查看数据框的行数和列数df.shape# 输出结果如下:# (100, 3)# 使用pandas库的describe方法,查看数据框的基本统计信息df.describe(

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    【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

    本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法,包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...数据框与R中的DataFrame格式类似,都是一个二维数组。Series则是一个一维数组,类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据,实现从数据中获取特定子集的方式。...具体实现如表6所示: 表6 Pandas常用数据合并和匹配方法 方法用途示例示例说明merge关联并匹配两个数据框In: print(data2.merge(data1,on='col1',how='...,默认计算方式为求均值 8 高级函数使用 Pandas能直接实现数据框级别高级函数的应用,而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算,这种方式能极大提升计算效率,具体如表8所示: 表8 Pandas

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    DataFrames相关介绍&&文件读取

    (2)顾名思义,这个就是一个数据框,用来存储这个二维数组的相关的信息,通过行和列可以找到对应的位置的元素,这个是pandas模块里面经常使用的一种数据结构,下面的就是一个基本的数据框; 显然,这个框有三个部分组成...,但是在构造函数的参数里面,我们指明了这个列索引,我们上面的那个传递进来的就是键值对的字典,现在传进来的就是一个嵌套的列表 # 导入pandas模块,简称pd import pandas as pd...pd.DataFrame()函数,嵌套列表data和列表rank作为参数传入,并且使用参数columns自定义列索引columns: # 构造出的DataFrame赋值给result result=pd.DataFrame...,文本等表格数据,他的每一列的内容数据的类型是一样的; 读取这个CSV文件使用的函数就是对应的pd.read_csv()函数,这个函数需要我们传递的参数就是我们想要处理的文件的路径,windows操作系统下面需要在这个路径前面添加...,并以"pd"为该模块的简写 import pandas as pd # TODO 使用pd.read_csv()函数读取路径为 "/Users/yequ/电商数据清洗.csv" 的CSV文件 # 并通过参数

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    没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    在这篇文章中,我们将介绍 Pandas 的内存使用情况,以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型,将数据框的内存占用量减少近 90%。...因为 Pandas 中,相同类型的值会分配到相同的字节数,而 NumPy ndarray 里存储了值的数量,所以 Pandas 可以快速并准确地返回一个数值列占用的字节数。...我们将使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整数列,然后优化这些列包含的类型,并比较优化前后内存的使用情况。...让我们创建一个原始数据框的副本,然后分配这些优化后的数字列代替原始数据,并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量,但是从整体来看,我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...我们将使用 pandas.to_datetime() 函数进行转换,并使用 format 参数让日期数据按照 YYYY-MM-DD 的格式存储。 ‍‍‍‍‍‍

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    Python3分析Excel数据

    有两种方法可以在Excel文件中选取特定的列: 使用列索引值 使用列标题 使用列索引值 用pandas设置数据框,在方括号中列出要保留的列的索引值或名称(字符串)。...设置数据框和iloc函数,同时选择特定的行与特定的列。如果使用iloc函数来选择列,那么就需要在列索引值前面加上一个冒号和一个逗号,表示为这些特定的列保留所有的行。...然后,用loc函数在每个工作表中选取特定的列,创建一个筛选过的数据框列表,并将这些数据框连接在一起,形成一个最终数据框。...如果要基于某个关键字列连接数据框,pandas的merge函数提供类似SQL join的操作。...当所有工作簿级的数据框都进入列表后,将这些数据框连接成一个独立数据框,并写入输出文件。 pandas_sum_average_multiple_workbook.py #!

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    干货:用Python加载数据的5种不同方式,收藏!

    Imports 我们将使用Numpy,Pandas和Pickle软件包,因此将其导入。 ? 1. Manual Function 这是最困难的,因为您必须设计一个自定义函数,该函数可以为您加载数据。...逻辑 这里的主要逻辑是,我使用readlines() Python中的函数在文件中进行了迭代 。此函数返回一个列表,其中包含文件中的所有行。...为了更漂亮地读取数据,我将其作为数据框格式返回,因为与numpy数组或python的列表相比,读取数据框更容易。 输出量 ? ?...您可以将其与我们之前的代码进行比较,然后进行检查。 ? ? 你猜怎么着?我们完了。这实际上是如此简单和易于使用。...现在使用pickle打开它,我们只需要使用 pickle.load 函数。 ? ? 在这里,我们已成功从pandas.DataFrame 格式的pickle文件中加载了数据 。

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    如果 .apply() 太慢怎么办?

    如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值,我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列(数据帧中的一列)都可以与 .apply() 一起使用。...,它接受两个NumPy数组,并通过简单的for循环返回一个NumPy数组。...这比对整个数据帧使用的 .apply() 函数快26倍!! 总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply(),请尝试找到更简单的执行方式,例如 df['radius']*2。...或者尝试找到适用于任务的现有NumPy函数。 如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply(),请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。...编写一个独立的函数,可以将NumPy数组作为输入,并直接在Pandas Series(数据帧的列)的 .values 上使用它。 为了方便起见,这是本文中的全部Jupyter笔记本代码。

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    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集,这是一个 CSV 文件。...在 Pandas 中,您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框,创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....可以通过多种方式过滤数据框,其中最直观的是使用布尔索引。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元,来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中,可以使用条件公式进行逻辑比较。...按值排序 Excel电子表格中的排序,是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法,它需要一个列列表来排序。

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    Python代码实操:详解数据清洗

    (df) 通过Pandas生成一个6行4列,列名分别为'col1'、'col2'、'col3'、'col4'的数据框。...,或使用 pandas.read_csv、pandas.read_table、pandas.read_clipboard 等方法读取文件或剪贴板创建数据框。...但是如果数据已经读取完毕并且不希望再重新读取,那可以使用Pandas的 replace 功能将指定的字符串(或列表)替换为 NaN。...在判断逻辑中,对每一列的数据进行使用自定义的方法做Z-Score值标准化得分计算,然后与阈值2.2做比较,如果大于阈值则为异常。...在该部分方法示例中,依次使用默认规则(全部列相同的数据记录)、col1列相同、col2列相同以及指定col1和col2完全相同4种规则进行去重。返回结果如下。

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    盘点Pandas中csv文件读取的方法所带参数usecols知识

    usecols是先从读取到的数据判断出当前的列名并作为返回值,类似于列表,使用函数调用时,例如lambda x:各个元素都会被使用到,类似于map(lambda x: x, iterable), iterable...就是usecols的返回值,lambda x与此处一致,再将结果传入至read_csv中,返回指定列的数据框。...对应这个例子中就是lambda c: c in iterable,其实不管iterable是列表还是集合,两者中包含的元素是一样的,那取出来的列都是一样的;而这里面的 c 就是usecols的返回值,可以尝试打印出这个...c,就是你要读取的csv文件的所有列的列名 后面有拓展一些关于列表推导式的内容,可以学习下。...compress()函数帮助列表能够实现布尔索引的函数。 不过话说回来,我一般都是直接全部导入的,一把梭哈。 三、总结 大家好,我是皮皮。

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    从小白到大师,这里有一份Pandas入门指南

    v=hK6o_TDXXN8 用一句话来总结,Pandas v1.0 主要改善了稳定性(如时间序列)并删除了未使用的代码库(如 SparseDataFrame)。 数据 让我们开始吧!...内存优化 在处理数据之前,了解数据并为数据框的每一列选择合适的类型是很重要的一步。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用: 了解数据框使用的类型; 了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用(例如,price 这一列值在 0 到 59 之间,只带有一位小数,使用 float64...如果需要手动构建(比如使用循环),那就要考虑其他的数据结构了(比如字典、列表等),在准备好所有数据后,创建 DataFrame。...norm_df() 将一个 DataFrame 和用 MinMaxScaling 扩展列的列表当做输入。

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