使用字符串和多个条件在np.where (python)中创建新列_使用多个条件和时差创建新列_在Python中根据条件创建新列 - 腾讯云开发者社区

这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...向量化选项将在0.1秒多一点的时间内返回列，.apply()将花费12.5秒。嵌套的np.where()解决方案工具179ms。那么嵌套的多个条件，我们可以向量化吗？可以！...1、字符串 假设你需要在一系列文本中搜索特定的模式，如果匹配，则创建一个新的series。这是一种.apply方法。...np.where →一个逻辑条件 np.select →2+逻辑条件如果你正在处理字符串/正则表达式函数，那么最好还是使用Python。

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初学者的10种Python技巧

＃7-将条件应用于多列假设我们要确定哪些喜欢巴赫的植物也需要充足的阳光，因此我们可以将它们放在温室中。...函数sunny_shelf接受两个参数作为其输入-用于检查“full sun”的列和用于检查“ bach”的列。函数输出这两个条件是否都成立。...我们将.apply（）函数的输出分配给名为“ new_shelf”的新DataFrame列。...初始化温室清单，创建植物数据框并使用np.where（）函数时，我们已经看到了这一点。...根据 PEP8，Python样式指南：包装长行的首选方法是在括号，方括号和花括号内使用Python的隐含行连续性。

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如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

这将显示形状为3行3列的矩阵，其中的元素为随机生成的整数。代码r, c = np.where(a == np.max(a))的作用是找到数组a中的最大值，并确定该最大值所在的行和列。...在我们这里，被除数是m，除数是a.shape[1]，也就是二维数组a的列数。函数返回一个元组，包含商和余数。这里将商（整除结果）保存在变量r中，余数（模数）保存在变量c中。...通过使用np.where()函数，可以一次性找到数组中所有满足条件的元素的位置，而不仅仅是最大值。代码逻辑简单明了，易于理解和实现。...第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。...第二种方法则更加简洁，适用于处理较大的数组，但需要注意无法处理多个最大值的情况。在选择使用哪一段代码时，可以根据具体需求和性能考虑做出选择。

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numpy学习笔记 - numpy常用函

(arr > 0, 2, -2) np.where(arr > 0, 2, arr) # 只将大于0的元素设置为2 # 用np.where()进行多条件判断 # 例子：对0~100范围内的数进行判断...# 纯python sum1 = 0 for i in range(0, 100): if np.sqrt(i) > 3 and np.sqrt(i) < 5: # 平方根在(3, 5)之间...arr.sum(axis=0) arr = np.arange(9).reshape(3, 3) arr.cumsum(0) # 每列的累计和 arr.cumprod(1) # 每行的累计积注：...关于numpy中axis的问题 axis=1可理解为跨列操作 axis=0可理解为跨行操作 # 布尔型数组 arr = np.random.normal(size=(10, 10)) (arr > 0...print(walks) # 计算首次到达30 hits30 = (np.abs(walks) >= 30).any(1) # 在列方向上进行对比 print(hits30) print(hits30

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Pandas 数据类型概述与转换实战

或者有两个字符串，如“cat”和“hat”，可以将它们连接（加）在一起得到“cathat” 关于 pandas 数据类型的一个可能令人困惑的地方是 pandas、python 和 numpy 之间存在一些出入...例如，a 列可以包括整数、浮点数和字符串，它们统称为object。...在 sales 列中，数据包括货币符号以及每个值中的逗号；在 Jan Units 列中，最后一个值是“Closed”，它不是数字我们再来尝试转换 Active 列 df['Active'].astype...python 的字符串函数去除“$”和“,”，然后将值转换为浮点数也许有人会建议使用 Decimal 类型的货币。...).astype('float') 接下来处理 Active 列，自定义函数需要使用 np.where()。

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秒懂！图解四个实用的Pandas函数！

来源：towardsdatascience 作者：Baijayanta Roy 编译&内容补充：早起Python 在用Python进行机器学习或者日常的数据处理中，Pandas是最常用的Python库之一...现在，如果我们需要将前一天的股价作为新的列，则可以使用下面的代码 ? 我们可以如下轻松地计算最近三天的平均股价，并创建一个新的列 ? 向前移动数据也是很轻松的，使用-1即可 ?...value_counts() pandas中的value_counts()用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数，并可以通过降序或升序对结果对象进行排序，下图可以方便理解。...mask() pandas中的mask方法比较冷门，和np.where比较类似，将对cond条件进行判断，如果cond为False，请保留原始值。如果为True，则用other中的相应值替换。 ?...()和nsmallest()是满足此类数据处理要求的最佳答案，下面就是从10个观测值中取最大的三个图解 ?

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NumPy知识速记

比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。 NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...**标准的双精度浮点值（即Python中的float对象）需要占用8字节（即64位）。因此，该类型在NumPy中就记作float64。...调用astype总会创建一个新的数组（一个数据的备份），即使新的dtype与旧的dtype相同。 NumPy数组的运算矢量化（vectorization）。...&（和）、|（或）组合 Python关键字and和or在布尔型数组中无效。...要使用&与|。布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本，即使返回一模一样的数组也是如此。

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数据分析之numpy

# 该函数用于创建一个N*N的矩阵，对角线为1，其余为0. ndarray16 = np.eye(5) 使用astype函数转换数组类型如果浮点数转换为整数，则小数部分将会被截断 -- 取整如果某些字符串数组表示的全是数字...print(arr[:, 3:4]) # 以真实的列展示(竖着) 获取指定范围列 arr[:, 1:3] # print(arr[:, 1:3]) 获取多个指定下标列 arr[:, [0,2]] #...append()：在数组后面追加元素 insert()：在指定下标插入元素 delete()：删除指定行/列数据 concatenate((arr1, arr2, ...), axis=0)：合并多个数组..., x | y setdiff1d(x, y) :集合的差，即元素在x中且不在y中. x - y, y - x in1d(x, y) :得到一个表示“x的元素是否包含于y”的布尔型数组...numpy提供的where函数三目运算符如果符合条件结果为值1 否则为值2 将结果添加到数组中使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于

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Numpy基础知识回顾

比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。 NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...标准的双精度浮点值（即Python中的float对象）需要占用8字节（即64位）。因此，该类型在NumPy中就记作float64。表4-2列出了NumPy所支持的全部数据类型。...轴0作为行，轴1作为列。在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。...注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。...在本例中，只要发现了一个True，那我们就知道它是个最大值了。一次模拟多个随机漫步如果你希望模拟多个随机漫步过程（比如5000个），只需对上面的代码做一点点修改即可生成所有的随机漫步过程。

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使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法

在这个教程中，我们将利用Python的Pandas和Numpy包来进行数据清洗。...的使用。这个属性是pandas里的一种提升字符串操作速度的方法，并有大量的Python字符串或编译的正则表达式上的小操作，例如.split(),.replace(),和.capitalize()。...如果condition值为真，那么then将被使用，否则使用else。它也可以组网使用，允许我们基于多个条件进行计算。...contains()方法与Python内建的in关键字一样，用于发现一个个体是否发生在一个迭代器中。使用的替代物是一个代表我们期望的出版社地址字符串。...在一些实例中，使用一个定制的函数到DataFrame的每一个元素将会是很有帮助的。

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Python 数组操作_python中数组的表示形式

二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据总结 ---- 前言在python中本身有着列表等数据结构，但是列表只是一种数据的存储容器，不具备任何计算能力。故引入数组的概念。...二、使用步骤 1.引入库代码如下（示例）： import numpy as np 2.使用数组的基本案例（1）创建一个长度为10，元素全为0的ndarray对象；可以使用numpy中的zeros...函数来删选符合条件的数据。...np.where函数是根据其判断条件来执行不同的分支语句。...=np.sqrt(arr1) arr2=np.where(arr2<3,9,arr2) arr3=arr1[arr1<arr2] print(arr3) ---- 在使用比较运算符时其返回的一定是一维数组

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再肝3天，整理了90个NumPy案例，不能不收藏！

列范围1 列范围2 列范围3 特定列特定行和列从 NumPy 数组中删除值 Example 1 Example 2 Example 3 将满足条件的项目替换为 Numpy 数组中的另一个值将所有大于...3 Numpy 将具有 8 个元素的一维数组转换为 Python 中的二维数组 4 行 2 列 2 行 4 列在 Python 中使用 numpy.all() 将一维数组转换为二维数组 4 行 2...列 2 行 4 列 Example 3 通过添加新轴将一维数组转换为二维数组 Example 5 计算 NumPy 数组中唯一值的频率在一列中找到平均值在 Numpy 数组的长度、维度、大小 Example...Numpy 转换为列表将字符串数组转换为浮点数数组计算 NumPy 数组中每一列的总和使用 Python 中的值创建 3D NumPy 数组计算不同长度的 Numpy 数组的平均值从 Numpy...检测 NumPy 数组是否包含至少一个非数字值在 Python 中附加 NumPy 数组使用 numpy.any() 获得 NumPy 数组的转置获取和设置NumPy数组的数据类型获得NumPy

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Python-EEG工具库MNE中文教程(14)-Epoch对象中的元数据(metadata)

本案例演示使用Epochs元数据。...关于Epochs数据结构:可以查看文章Python-EEG工具库MNE中文教程(2)-MNE中数据结构Epoch及其创建方法和Python-EEG工具库MNE中文教程(3)-MNE中数据结构Epoch及其用法简介...其中每一行对应一个epoch，每一列对应一个epoch的元数据属性。列必须包含字符串、整数或浮点数。在该数据集中，受试者在屏幕上看到单个单词，并记录每个单词对应的脑电图活动。...我们可以使用该元数据属性来选择epoch的子集。这使用了Pandas中的pandas.DataFrame.query()方法。任何有效的查询字符串都将起作用。...我们将在元数据对象中创建一个新列，并使用它生成许多试验子集的平均值。

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通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

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("....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。...=LEN(TRIM(A2)) 您可以使用 Series.str.len() 找到字符串的长度。在 Python 3 中，所有字符串都是 Unicode 字符串。len 包括尾随空格。...请记住，Python 索引是从零开始的。 tips["sex"].str[0:1] 结果如下： 4. 提取第n个单词在 Excel 中，您可以使用文本到列向导来拆分文本和检索特定列。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

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使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法

在这个教程中，我们将利用Python的Pandas和Numpy包来进行数据清洗。...这个属性是pandas里的一种提升字符串操作速度的方法，并有大量的Python字符串或编译的正则表达式上的小操作，例如.split(),.replace(),和.capitalize()。...如果condition值为真，那么then将被使用，否则使用else。它也可以嵌套使用，允许我们基于多个条件进行计算。...contains()方法与Python内建的in关键字一样，用于发现一个个体是否发生在一个迭代器中。使用的替代物是一个代表我们期望的出版社地址字符串。...在一些实例中，使用一个定制的函数到DataFrame的每一个元素将会是很有帮助的。

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五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一列条件列...，具体不在这讲了，今天讲一下用python怎么实现该功能，总共五种(三大类：映射+numpy+pandas分箱)方法，提前预告下，最后一种数据分箱是与excel 中的 lookup最像的方法一：映射...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...# 在conditions列表中的第一个条件得到满足，values列表中的第一个值将作为新特征中该样本的值，以此类推 df6 = df.copy() conditions = [ (df6['...长度要与分箱个数一致，比如“ bins”=[1、2、3、4]表示（1,2]，（2,3],（3,4]一共3个区间，则labels的长度也就是标签的个数也要是3 如果为False，则仅返回分箱的整数指示符，即x中的数据在第几个箱子里

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如何将数据处理速度提升1000+倍

以下文章来源于气象杂货铺，作者bugsuse 利用Python进行数据处理时经常使用的是pandas和numpy，这两个工具的功能都很强大，尤其是pandas，更是Python中数据处理方面最强大的工具之一...但是如果不能有效利用pandas和numpy中的各种函数和方法，反而会降低数据处理的效率。以下就以PyGotham 2019的一个演讲介绍如何大幅提升数据处理的速度。...常规条件处理都是使用if...else...语句，将函数应用到.apply方法。...np.where np.where给定一个条件表达式，当条件表达式为真或假时返回对应的值。 %%timeit # Pandas Series Vectorized baby!!...) 96.7 ms ± 2.17 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) np.select 对多个条件选择或嵌套条件而言

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《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础：数组和矢量计算4.1 NumPy的ndarray：一种多维数组对象4.2 通用函数：快速的元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。 NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...你当然也可以在代码中使用from numpy import *，但不建议这么做。numpy的命名空间很大，包含许多函数，其中一些的名字与Python的内置函数重名（比如min和max）。...笔记：当你在本书中看到“数组”、“NumPy数组”、"ndarray"时，基本上都指的是同一样东西，即ndarray对象。创建ndarray 创建数组最简单的办法就是使用array函数。...标准的双精度浮点值（即Python中的float对象）需要占用8字节（即64位）。因此，该类型在NumPy中就记作float64。表4-2列出了NumPy所支持的全部数据类型。...注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。

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《Hello NumPy》系列-运算与函数应用

通用函数通用函数（即 ufunc）是一种对 ndarray 中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看做简单函数的矢量化包装器：接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值。...条件逻辑表述我们都知道 Python 中的三元表达式： x if condition else y 那如果我们有两个值数组分别表示 x 和 y，有一个布尔数组表示 condition，如何进行条件逻辑表述呢...# 使用 where 函数实现三元表达式功能 result = np.where(data_tag, data_xarr, data_yarr) # 输出 [ 1 -2 -3 -4 5] 是不是很方便...解释一下 where 函数的用法：第一个参数是条件 condition，第二和第三个参数相当于三元表达式中的 x 和 y。...其中 x 和 y 不必是数组，也可以是标量值， where 函数返回一个新的数组。

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Numpy教程第2部分 - 数据分析的重要功能

Numpy教程第1部分可以参见专知公众号： Numpy教程第1部分 - 阵列简介（常用基础操作总结） ▌一、如何使用np.where获得满足给定条件的索引位置？...---- 1、有时候我们不仅仅需要知道array中满足条件的元素是什么，也需要知道满足条件的元素在array中的索引： import numpy as np arr_rand = np.array([8...： arr_rand.take(index_gt5) #> array([[8, 8, 7, 7]]) 3、np.where可以在括号里添加两个参数，a和b，当条件满足时，元素改为a，不满足时改为b np.where...但是np.r_和np.c_都使用方括号来堆栈数组。但首先，让我创建要并置的数组。...您可以使用标准的YYYY-MM-DD格式的日期字符串创建一个。

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超强Python『向量化』数据处理提速攻略

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五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

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《Hello NumPy》系列-运算与函数应用

Numpy教程第2部分 - 数据分析的重要功能

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