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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

.apply()将平方函数应用于整个'A'列。...3、条件操作 也将矢量化用于条件操作，比如基于列a中的条件创建一个新的列D: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame...lambda函数来检查' a '中的每个元素是偶数还是奇数，并将结果分配给' D '列。...清晰度:与显式循环的代码相比，代码通常更简洁，更容易阅读。 易用性:您可以使用一行代码将操作应用于整个行或列，降低了脚本的复杂性。...向量化加速代码的原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。

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Python数据分析实战之技巧总结

100,50,30,10,10] # 在第0列处添加新列 df1.insert(0, '建筑编码',[1,2,2,3,4,4,5]) df1.loc[:,"new"] = np.arange(7)...按照原列序 df5_7=df5[df5.电耗量 > 80]# 选择df5.电耗量中>80的行 # df5[df5.建筑名称.isin(['B', 'C'])] #DataFrame 条件查找 #...# # 条件查找 df5_9=df5.动力用电.notnull() # Series类型 true与false的一列 # df5_9 df5['动力用电'].notnull() # Series...(("电耗量>60")) #使用Numpy的内置where()函数，np.where(condition, value if condition is true, value if condition...：如何对字段打标签 #一般情况下，根据值大小，将样本数据划分出不同的等级 方法一：使用一个名为np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。

2.4K10

1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

它向量化了你的函数，而不一定是这个函数如何应用于你的数据，这有很大的不同！...我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...更简洁（甚至更快）和做多重嵌套np.where。 np.select()的一个优点是它的layout。 你可以用你想要检查的顺序来表达你想要检查的条件。...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！...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。

6.3K41

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

where函数首先根据指定条件定位目标数据，然后替换为指定的新数据。...重要的一点是，pandas 和 numpy的where函数并不完全相同。我们可以得到相同的结果，但语法存在差异。Np.where还需要指定列对象。...我们也可以使用melt函数的var_name和value_name参数来指定新的列名。 11. Explode 假设数据集在一个观测（行）中包含一个要素的多个条目，但您希望在单独的行中分析它们。...df.year.nunique() 10 df.group.nunique() 3 我们可以直接将nunique函数应用于dataframe，并查看每列中唯一值的数量： ?...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置的条件返回dataframe的子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。

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Python 离群点检测算法 -- OCSVM

这种方法将所有数据点从高维空间的原点分离出来，并将该超平面到原点的距离最大化，以此来从正常类中分离出目标类。另一种方法是使用球面进行分离，而不是超平面。 OVSVM OCSVM 如何定义离群点得分？...相似度的计算方法是使用核函数如径向基函数、线性函数、多项式函数或西格玛函数计算相应的 N 维相似度矩阵之和。径向基函数简单地计算输入 x 与固定点 c 之间的距离。如 j(x)=f(‖x-c‖) 。...df = pd.DataFrame(df) df['Anomaly_Score'] = pred_score df['Group'] = np.where(df['Anomaly_Score...请注意，只需使用一种聚合方法。另外，输入数据已经被标准化处理，但许多函数会自动进行标准化处理。 由于nu参数最敏感，因此需要建立多个 nu 值范围广泛的模型，总共会有 11 个模型。...我们准备 11 列的空数据帧来存储这些模型的预测结果。

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从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

Isnull是Python中检验空值的函数 #检查数据空值 df.isnull() ? #检查特定列空值 df['price'].isnull() ?...还可以对多个字段的值进行判断后对数据进行分组，下面的代码中对city列等于beijing并且price列大于等于4000的数据标记为1。...我们使用split函数对这个字段进行拆分，并将拆分后的数据表匹配回原数据表中。...4.按条件提取（区域和条件值） 使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 #判断city列的值是否为beijing df_inner['city'].isin(['beijing'...配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。使用“与”条件进行筛选，条件是年龄大于25岁，并且城市为 beijing。

11.4K31

Pandas的apply方法的应用练习

1.使用自定义函数的原因  Pandas虽然提供了大量处理数据的API，但是当提供的API无法满足需求的时候，这时候就需要使用自定义函数来解决相关的问题  2....函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'column1'...'列中，然后使用apply方法将该函数应用于DataFrame的每一行 # 编写函数将学生成绩相加 def calculate_overall_score(row): row['Overall...方法将该函数应用于DataFrame的每一行 df.apply(calculate_overall_score, axis=1) 5....my_function，它接受DataFrame的一行作为参数，并根据某些条件修改该行的值 将年龄大于等于18的人的性别修改为”已成年“； 在Seris中使用apply方法 def my_function

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五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

阅读助手 构造测试数据 方法一：映射 apply |map + lambda 方法二：映射 apply + def 方法三：nupmy内置函数-np.where 方法四：nupmy内置函数-np.select...=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一列条件列，给成绩评级，评级规则如下： 差： 总成绩 < 180 良 ：180~ 240（含180不含...-np.where # 方法三 np.where df5 = df.copy() # Numpy的内置where()函数。...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...：nupmy内置函数-np.select # 方法四 np.select # np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。

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pandas用法-全网最详细教程

具体的指标，用于其他 n-1 轴而不是执行内部/外部设置逻辑。 keys︰ 序列，默认为无。构建分层索引使用通过的键作为最外面的级别。如果多个级别获得通过，应包含元组。...检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。 副本︰ 布尔值、 默认 True。如果为 False，请不要，不必要地复制数据。...列显示high，否则显示low： df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low') 6、对复合多个条件的数据进行分组标记...，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),...pd.DataFrame(category.str[:3]) 六、数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。

5.7K31

精心整理 | 非常全面的Pandas入门教程

如何改变导入csv文件的列值 改变列名‘medv’的值，当列值≤25时，赋值为‘Low’；列值>25时，赋值为‘High’. # 使用converters参数，改变medv列的值 df = pd.read_csv...如何获取给定条件的行和列 import numpy as np df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/...如何用全局变量作为apply函数的附加参数处理指定的列 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master...如何交换dataframe的两行 df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, -1)) print(df) # 函数 def swap_rows(df, i1,...如何计算分组dataframe的平均值，并将分组列保留为另一列 df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'orange'] * 2,

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pandas 和 numpy 中 where 使用

>>> data = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['a','b','c','d']) >>> data    a  b   c   ...3.0)    a  b   c   d 0  3  3   3   3 1  4  5   6   7 2  8  9  10  11 2.numpy.where  声明： 首先强调一下，where()函数对于不同的输入...当数组是一维数组时，返回的值是一维的索引，所以只有一组索引数组  当数组是多维数组时，满足条件的数组值返回的是值的位置索引，因此会有两组索引数组来表示值的位置。  ...②如果参数只有condition的话，返回值是condition中元素值为true的位置索引，且是以元组形式返回，元组的元素是ndarray数组，表示位置的索引  >>> np.where([[True...(x>5)        # ndarray 数组分别表示对应的 行和列 (array([2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2], dtype=int64)) https

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完整图解：特征工程最常用的四个业务场景演示

主要使用的函数有，np.vstack, np.hstack, np.where, df.loc, heapq.nlargest。这几个方法的应用已经基本上满足矩阵处理的大部分需求。...这个函数经常用于，数据集扩充的时候，使用数组循环遍历一条条的加载到数据集比较麻烦，使用numpy提供的vstack方法会很方便的拼接到一起。 np.vstack() ?...思路应该是： 定位label==4的分别在第几行，或者说index等于多少，获取这样一列数组 根据得到的index数据，分别从matrix中取出。...np.where函数能够得到满足条件的index. np.where(trains[:,-1]==4) ? 从输出来看可以看到，第0行，7行，...299行的label等于4....import pandas as pd df=pd.DataFrame(trains) results=df.loc[np.where(trains[:,-1]==4)] pandas中的loc接口，可以根据给定的行索引直接获取行数据

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完整图解：特征工程最常用的四个业务场景演示 | 文末留言送书

主要使用的函数有，np.vstack, np.hstack, np.where, df.loc, heapq.nlargest。这几个方法的应用已经基本上满足矩阵处理的大部分需求。...这个函数经常用于，数据集扩充的时候，使用数组循环遍历一条条的加载到数据集比较麻烦，使用numpy提供的vstack方法会很方便的拼接到一起。 np.vstack() ?...思路应该是： 定位label==4的分别在第几行，或者说index等于多少，获取这样一列数组 根据得到的index数据，分别从matrix中取出。...np.where函数能够得到满足条件的index. np.where(trains[:,-1]==4) ? 从输出来看可以看到，第0行，7行，...299行的label等于4....import pandas as pd df=pd.DataFrame(trains) results=df.loc[np.where(trains[:,-1]==4)] pandas中的loc接口，可以根据给定的行索引直接获取行数据

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