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在DataFrame自身调用一个函数,产生一个转变后的有着相同维度长度的新的DataFrame。
在应用时,传递给函数的对象是 Series 对象,其索引是 DataFrame 的index (axis=0) 或者 DataFrame 的 columns (axis=1)。
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时,通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出DataFrame的apply()用法:
map()函数对序列args中的每个值进行相同的function操作,最终得到一个结果序列。
用途:当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时,用来间接的调用这个函数,并肩元组或者字典中的参数按照顺序传递给参数
来源:Deephub Imba本文约8500字,建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题,但在处理大量数据时,由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择,但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中,我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 我们一
来源:www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
理解 pandas 的函数,要对函数式编程有一定的概念和理解。函数式编程,包括函数式编程思维,当然是一个很复杂的话题,但对今天介绍的 apply() 函数,只需要理解:函数作为一个对象,能作为参数传递给其它函数,也能作为函数的返回值。
本文旨在对比SQL,说明如何使用Pandas中执行各种SQL操作。真的!好像对比起来,学习什么都快了。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的,我这里在读取时出问题,不稳定,就帮大家下载下来,统一放到了 data 目录里。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中,你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
Kevin Markham,数据科学讲师,2002 年,毕业于范德堡大学,计算机工程学士,2014 年,创建了 Data School,在线教授 Python 数据科学课程,他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容,迄今为止,浏览量在油管上已经超过 500 万次。
Series组成的字典可以作为参数来创建DataFrame。其索引是所有Series的索引的并集。 例子:
数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时,Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。生成的Series可以按降序或升序排序,通过参数控制包括或排除NA。
在日常工作中,我们可能会从多个数据集中获取数据,并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中,我们将介绍用于合并数据的三个函数merge、merge_ordered、merge_asof
来源:DeepHub IMBA 本文约1800字,建议阅读5分钟 我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。 数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时,Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。生成的Series可以按降序或升序排序,通过参数控制包括或排除NA。 在本文中,我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。 默
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧,让你数据处理速度直接起飞。文章较长,建议收藏!
大数据分析的必要部分是有效的总结:计算聚合,如sum(),mean(),median(),min()和max(),其中单个数字提供了大数据集的潜在本质的见解。在本节中,我们将探讨 Pandas 中的聚合,从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作,到基于groupby概念的更复杂的操作。
如果你还想知道pandas所依赖的模块的版本,你可以使用show_versions()函数:
在数据分析和数据科学领域,pandas是一个非常强大和流行的Python库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具,其中最重要的是DataFrame类。DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一,它类似于电子表格或SQL中的表格。本文将介绍pandas.DataFrame()函数的基本用法,以帮助您入门使用pandas进行数据分析和处理。
如果你使用Python和Pandas进行数据分析,循环是不可避免要使用的。然而,即使对于较小的DataFrame来说,使用标准循环也是非常耗时的,对于较大的DataFrame来说,你懂的
一些最有趣的数据研究来自于不同的数据源的组合。这些操作可能涉及,从两个不同数据集的非常简单的连接,到更复杂的数据库风格的连接和合并,来正确处理数据集之间的任何重叠。Series和DataFrame是考虑到这类的操作而构建的,而 Pandas 包含的函数和方法使得这种数据整理变得快速而直接。
有时,机器学习模型的可能配置即使没有上千种,也有数百种,这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能,因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此,在复合特征空间中,我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合,然而,在scikit-learn中,我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
Pandas曾经一度是我数据分析的主力工具,甚至在当下也是很多情况下的首选。作为Python数分三剑客之一,Pandas素以API丰富著称,个人也是常常沉醉于其中的各种骚操作而不能自拔(好吧,有些言重了)。近日,发现了一个前期一直忽略了的函数,仔细探索之下,发现竟然还有一些好用的功能,这个函数就是——transform。
现在,有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师,名叫Benedikt Droste。
今天我们来学习 Python 中的 lambda 函数,并探讨使用它的优点和局限性
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 If 0 or ‘index’: apply function to each column. If 1 or ‘columns’: apply function to each row.
不管是为 pandas 对象应用自定义函数,还是应用其它第三方函数,都离不开以下三种方法。用哪种方法取决于操作的对象是 DataFrame 或 Series ,是行或列,还是元素。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的,并在Java虚拟机(JVM)中运行,但它附带了Python绑定,也称为PySpark,其API深受panda的影响。在功能方面,现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能,例如groupby、聚合等等。
在之前的很多文章中我们都说过,Pandas与openpyxl有一个很大的区别就是openpyxl可以进行丰富的样式调整,但其实在Pandas中每一个DataFrame都有一个Style属性,我们可以通过修改该属性来给数据添加一些基本的样式。
我们都知道,Pandas 擅长处理大量数据并以多种文本和视觉表示形式对其进行总结,它支持将结构输出到 CSV、Excel、HTML、json 等。但是如果我们想将多条数据合并到一个文档中,就有些复杂了。例如,如果要将两个 DataFrames 放在一张 Excel 工作表上,则需要使用 Excel 库手动构建输出。虽然可行,但并不简单。本文将介绍一种将多条信息组合成 HTML 模板,然后使用 Jinja 模板和 WeasyPrint 将其转换为独立 PDF 文档的方法,一起来看看吧~
在本文中,我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务,并以一种好的方式给出结果。
分析人员重命名列名称的动机之一是确保这些列名称是有效的Python属性名称。这意味着列名称不能以数字开头,而是带下画线的小写字母数字。好的列名称还应该是描述性的,言简意赅,并且不应与现有的DataFrame或Series属性冲突。
Pandas有三种主要数据结构,Series、DataFrame、Panel。 Series是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等),轴标签统称为索引(index)。 DataFrame是带有标签的二维数据结构,具有index(行标签)和columns(列标签)。如果传递index或columns,则会用于生成的DataFrame的index或columns。 Panel是一个三维数据结构,由items、major_axis、minor_axis定义。items(条目),即轴0,每个条目对应一个DataFrame;major_axis(主轴),即轴1,是每个DataFrame的index(行);minor_axis(副轴),即轴2,是每个DataFrame的columns(列)。
相关系数矩阵(Correlation matrix)是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中,有很多个方法可以计算相关系数矩阵,今天我们来对这些方法进行一个总结
学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。
近几年,Python是越来越火了,就连地产大佬潘石屹都在年近不惑之时开始学习Python编程语言,我们做数据分析和运营的怎能不熟练运用呢?
# 模块中的__all__属性:可以规定 模块中 from module_name import * 只能够导入的一些类变量函数名
知识是需要积累的,有些冷知识、骚操作,你可能现在不需要,但是只有当你玩儿过,以后再碰到这个需求,你才会有印象,方便查询。
SQL和Python几乎是当前数据分析师必须要了解的两门语言,它们在处理数据时有什么区别?本文将分别用MySQL和pandas来展示七个在数据分析中常用的操作,希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法!
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类,并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数,是常见的数据分析的工作。
在利用Pandas进行数据处理的时候,我们经常需要对某行或者某列的数据、甚至是全部的元素执行某个相同的操作。
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