它接受一个可迭代对象（如列表、元组、字符串等）作为参数，并返回一个生成器。 生成器会依次生成由索引和对应元素值组成的元组。...根据这个排序值，sorted 函数对元素进行排序。 key 参数接受一个函数作为输入，该函数应用于每个元素，并返回一个用于排序的值。...map 函数返回一个新的可迭代对象，其中包含应用函数后的结果。 参数不同： filter 函数接受两个参数，第一个参数是一个函数，第二个参数是可迭代对象。...map 函数接受两个参数，第一个参数是一个函数，第二个参数是可迭代对象。 函数的返回值不同： filter 函数中的函数参数应返回一个布尔值，用于判断是否保留该元素。...该函数接受变量x以及两个参数a和b，返回值为a*x**2+b*x。
，也可以用来对 df 的轴标签进行重新索引，只不过操作对象变成了 df.index df.replace() df.replace()主要接受两个参数，第一个参数表示被替换值，第二个参数表示替换值，这两个参数可以是两个等长的列表...两个函数可以用来转换数据还可以用来创建时间序列数据，其参数非常类似。...（有多个索引的 key 参数，只有一个 value）。...(),这个是用来将多列转化一列： pd.melt(df, id_vars=['key'], value_vars=['A', 'B']) 该函数最后返回的是一个以id_vars列作为索引,以value_vars...传入一个函数名组成的列表，则会将每一个函数的函数名作为返回值的列名,如果不希望使用函数名作为列名，可以将列表中的元素写成类似’(column_name,function)'的元组形式来指定列名为name
2、传入的on的参数是列表 3、Merge method组合 4、传入indicator参数 5、index为链接键 6、sort对链接的键值进行排序 注意事项 总结 前言 在数据科学和分析领域，经常需要处理来自不同源的数据集...一、pd.merge()函数简介 pd.merge()函数用于根据一个或多个键将不同的数据集合并成一个DataFrame。它非常类似于SQL中的JOIN操作。...二、代码场景示例 示例1：基于单个键的内连接 假设有两个DataFrame，df1和df2，它们有一个共同的列’key’： import pandas as pd # 创建两个示例DataFrame...的索引作为合并键： # 假设df1和df2的索引可以用于合并 df1 = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3]}, index=['A', 'B', 'C']) df2 =...数据一致性：确保合并键的数据类型在两个DataFrame中是一致的。 索引使用：如果使用索引作为合并键，确保索引是有意义的，且在两个DataFrame中都是唯一的。
问题1： 定义一个名为“make_sentences”的函数，接受一个系列作为其参数， 默认为数据框的“text”列的前15行，将每个条目分解为句子并返回这些句子的列表。...问题3： 定义一个名为“make_chunks”的函数，接受一个句子列表作为参数，默认为问题1中定义的“make_sentences”函数，并返回一个字典（将称为外部字典），外部字典的键是指向条目的行号的整数...问题4： 创建一个函数，接受一个句子列表作为参数，默认为问题1中定义的“make_sentences”函数，然后返回一个包含“句子”和“情感”两列的数据框。...问题5： 定义一个名为“top_n_words”的函数，接受两个参数： “feature_names”，这是从DTM中得出的特征名称 “n”，这是将返回的行数和单词数。...此函数接受上述两个参数，并返回前n个主题中的前n个单词。
，替换路径 sort_files('your_directory_path') 这段代码包含一个名为sort_files的函数，它接受一个目录路径作为参数。...read_excel函数接受一个文件路径作为参数并且读取Excel文件，并将其作为DataFrame返回。...的函数，它接受原始Excel文件的路径和输出文件的路径作为参数。...', 'Your Watermark Text') 这段代码定义了一个名为add_watermark的函数，它接受输入图片的路径、输出图片的路径和水印文本作为参数。...这些信息被收集在一个列表中并返回。
1，DataFrame的创建 最常用的方法是传递一个字典，以字典的key为列索引，以每一个key对应的值作为对应列的数据，所以值应该是个列表。还可以指定行索引，但不可以指定列索引。 ? ...5，多层索引 5.1 隐式构造，最常用的方法是给DataFrame构造函数的index或columns传递两个或多个数组。 ? ...10.2 map()中还可以跟自定义函数 ? 11，排序 使用take()函数排序，take接受一个索引列表，用数字表示，使得df会根据列表中索引的顺序进行排序 ? ...还可以使用np.random.permutation()函数随机排序，它返回的是一个一维的随机数组，比如参数为10，就会产生0到9这10个数字，不重复的，顺序还是打乱的。 ...13，高级聚合 在分组后可以用sum()，mean()等聚合函数，其次还可以跟transform和apply函数，再给这两个函数传一个自定义函数，就可以是聚合函数以外的功能。 ? ?
# 返回第⼀⾏ df.iloc[0,0] # 返回第⼀列的第⼀个元素 df.loc[0,:] # 返回第⼀⾏（索引为默认的数字时，⽤法同df.iloc），但需要注意的是loc是按索引,iloc参数只接受数字参数...) # 返回按列col1进⾏分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3...default – 可选参数，如果指定键的值不存在时，返回该值，默认为 None。...default – 可选参数，如果指定键的值不存在时，返回该值，默认为 None。...# 获取电影名称和演员列表 filmName, actor = row[0].value, row[2].value.split('，') # 遍历该电影的所有演员
每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。 ? 堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。...为了防止这种情况，请添加一个附加参数join ='inner'，该参数 只会串联两个DataFrame共有的列。 ? 切记：在列表和字符串中，可以串联其他项。
key即为行索引，相应的value则为对应取值。...所以，对于一个DataFrame，我们可以方便的使用类似字典那样，根据一个列名作为key来获取对应的value值，例如在上述DataFrame中： 当然，这是Pandas中再基础不过的知识了，这里加以提及是为了引出...在我初次看到这两个API时，直觉想法就是items显式的以列表形式返回各个item信息，而iteritems则以迭代器的形式返回各个item信息。...仍然来看函数签名文档： 而后，再看上述DataFrame调用itertuples后的返回结果： 其中，返回值包含5个namedtuple，这里每个namedtuple都被命名为Pandas，这可以通过...04 小结 以上就是本文分享的Pandas中三个好用的函数，其使用方法大体相同，并均以迭代器的形式返回遍历结果，这对数据量较大时是尤为友好和内存高效的设计。
，我们将创建一个ArgumentParser（）对象以接受命令行参数，并创建相应的变量以接受命令行参数的值。...“ TrainKMeans ”接受一个图像文件作为参数。...，我们调用了另一个名为get_color_name（）的自定义函数，该函数返回两个值，即aname（实际名称）和cname（最近的颜色名称）。...默认情况下，webcolors函数在CSS3颜色列表中查找。如果无法在其列表中找到颜色，则会引发ValueError，这时使用另一个名为closest_colour（）的自定义函数处理的。...接下来将初始化一个空的数据框cluster_map，并创建一个名为position的列，该列保存图像和列簇中存在的每个数据点（像素）的RGB值，我存储了每个数据点（像素）被分组到的簇号。
正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...、切片访问、通函数、广播机制等 series是带标签的一维数组，所以还可以看做是类字典结构：标签是key，取值是value；而dataframe则可以看做是嵌套字典结构，其中列名是key，每一列的series...由于该方法默认是按行进行检测，如果存在某个需要需要按列删除，则可以先转置再执行该方法 异常值，判断异常值的标准依赖具体分析数据，所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除，drop，接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录...（通过axis参数设置对行还是对列，默认是行），仅接收函数作为参数 ?...pandas官网关于groupby过程的解释 级联其他聚合函数的方式一般有两种：单一的聚合需求用groupby+聚合函数即可，复杂的大量聚合则可借用agg函数，agg函数接受多种参数形式作为聚合函数，功能更为强大
pandas提供了一个名为DataFrame的数据结构，它可以方便地存储和处理表格型数据。...下表是经过优化的groupby方法: 2.1. groupby的聚合函数 首先创建一个dataframe对象: 【例8】使用groupby聚合函数对数据进行统计分析。...由于并不总是需要如此,所以你可以向groupby传入as_index=False以禁用该功能。 【例12】采用参数as_index返回不含行索引的聚合数据。...关键技术:如果传给apply的函数能够接受其他参数或关键字,则可以将这些内容放在函数名后面一并传入： 【例15】在apply函数中设置禁止分组键。...关键技术: crosstab的前两个参数可以是数组或Series,或是数组列表。
如果merge函数只指定了两个DataFrame，它会自动搜索两个DataFrame中相同的列索引，即key，当然，这可以进行指定，下面的语句和上面是等价的： pd.merge(df1,df2,on='...key') 当两个DataFrame没有相同的列索引时，我们可以指定链接的列： #如果两个DataFrame的列名不同，可以分别指定 df3 = pd.DataFrame({'lkey':['b','b...2、重塑和轴向旋转 在重塑和轴向旋转中，有两个重要的函数，二者互为逆操作： stack:将数据的列旋转为行 unstack:将数据的行旋转为列 先来看下面的例子： data = pd.DataFrame...4、数据聚合 4.1 数据分组 pandas中的数据分组使用groupby方法，返回的是一个GroupBy对象，对分组之后的数据，我们可以使用一些聚合函数进行聚合，比如求平均值mean： df = pd.DataFrame...4.3 数据透视表 透视表是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具，它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列伤的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
构造函数 pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy) 参数含义： 参数 描述 data 数据，接受的形式有：ndarray,Series,...2.1 创建一个空的DataFrame print(pd.DataFrame()) 结果： Empty DataFrame Columns: [] Index: [] 2.2 从列表创建DataFrame...结果 key value 0 A 10.0 1 B 11.0 2 C 12.0 2.3 从ndarrays/Lists的字典来创建DataFrame ndarray必须拥有相同的长度...key value index1 A 1 index2 B 2 index3 C 3 2.4 从字典列表 字典组成的列表可以创建DataFrame，字典键默认为列名...DataFrame Series组成的字典可以作为参数来创建DataFrame。
当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...列顺序：在创建 DataFrame 时，pandas 会检查所有字典中出现的键，并根据这些键首次出现的顺序来确定列的顺序。...下面举一个简单示例： # 导入 pandas 库 import pandas as pd import numpy as np # 创建包含不同 key 顺序和个别字典缺少某些键的列表字典 data...pandas 是一个强大的数据处理库，提供了 DataFrame 等数据结构以及一系列数据处理函数。 import numpy as np：这行代码导入了 numpy 库，并将其重命名为 np。...总的来说，这段代码首先导入了所需的库，然后创建了一个包含多个字典的列表，最后将这个列表转换为 DataFrame，并输出查看。
如果想不受限制可以传递带有key和value的参数。...编写一个名为check_season的函数，它接受一个月份参数并返回其对应的季节：秋季、冬季、春季或夏季。 声明一个名为print_list的函数。它接受一个列表作为参数，并输出列表中的每个元素。...声明一个名为reverse_list的函数。它接受一个数组作为参数，并返回数组的反向(使用循环)。...它接受一个列表作为参数，并返回一个大写的项目列表。 声明一个名为add_item的函数。它接受一个列表和一个实参数。它返回一个末尾添加了项目的列表。...调用函数 factorial，它接受一个整数作为参数并返回这个数的阶乘。 调用自定义函数 is_empty，它接受一个参数并检查它是否为空。
= test1 & test2 # counter交集: 取相同key, value取小 result4 = test1 | test2 # counter并集: 取所有key, key相同时value..., 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置...as_recarray: bool 不支持使用：该参数会在未来版本移除, 请使用pd.read_csv(...).to_records()替代, 返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame...传递list of lists(例如[[1, 3]])将会合并1,3列作为一个日期列使用 传递dict(例如{"foo": [1, 3]})则将1,3列合并, 并给合并后的列起名为"foo" infer_datetime_format...date_parser函数来解析一个或者多个字符串(由parse_dates指定)作为参数 dayfirst: bool DD/MM格式的日期类型 iterator: bool 返回一个TextFileReader
loc 用法(Dataframe)： loc([这里是行标识], [这里是列标识]) 示例： data.loc[:,'列一'] #取出所有行第一列，loc可以理解为传入两个参数一个是关于行的，一个是关于列的...传入行列标签索引信息 获取具体某个数据 df.iat[1, 2] # 按位置信息，传入行列位置信息，获取具体某个数据 # 新版本中pandas中 df 似乎不能使用ix，1.x 后被移除了 # ix 可以同时接受标签索引和位置信息作为参数...series 中的常用函数 1. get() 和 get_value() 方法 因为series 具有字典的一些特征，所以允许使用get 方法来获取数值，如果没有则返回默认值，而get_value 功能类似...2. add() 和 append() 方法 add 类似+ 运算，将两个series 相加得到结果，append 则是将一个series 连接在前一个series的后面，类似列表的相加。...补充： divmod(x, y) divmod() 函数返回当参数 1 除以参数 2 时包含商和余数的元组。
（注：从技术层面讲，NumPy数组与Pyhton列表不同，但像这样在Pyhton列表上执行这些操作，会1以Pyhton数组的形式在幕后转换该列表，所以这就不需要我们费神啦！）...numpy非常实用的方法：numpy.dot函数可以计算出两个向量之间的点积。...首先，我们看一下如何创建数据框架： #Pandas创建数据框架（dataframe） from pandas import DataFrame, Series #首先创建一个名为d的Python词典...:Series([False, True, False, True], index=['a','b','c','d']) } #字典创建好以后，将其做为参数传递至DataFrame函数，创建实际的数据框架...df.apply(numpy.mean) # one 2.0 # two 2.5 # dtype: float64 本例中，我们还可以在特定列上调用映射或多整个数据框架应用映射，这些方法将接受传入一个值然后返回一个值的函数
_store_state的函数，它接受一个名为state的参数，类型为Expr，一个名为value的参数，类型为Expr。...# 定义了一个名为_te_concat_saved_x的函数，它接受两个参数saved_x和x，都是te.Tensor类型的张量。...，接受输入张量x和状态张量state作为参数，并返回输出张量和更新后的状态列表。...，接受输入张量input_ids和状态张量state作为参数，并返回输出张量和更新后的状态列表。...，接受输入张量input_ids和状态张量state作为参数，并返回预测的logits和更新后的kv cache。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
