在Pandas DF中将最大值按行替换为1 (else =0 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Pandas进阶修炼120题，给你深度和广度的船新体验

在深度和广度上，都相较之前的Pandas习题系列有了很大的提升。...('pandas120.xlsx') 22.查看df数据前5行 df.head() 23.将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 #备注，在某些版本pandas中.ix方法可能失效，可使用...'education').mean()) 25.将createTime列时间转换为月-日 #备注，在某些版本pandas中.ix方法可能失效，可使用.iloc，参考https://mp.weixin.qq.com...(tem == -2)[0] + 1 96.按行计算df的每一行均值 df[['col1','col2','col3']].mean(axis=1) 97.对第二列计算移动平均值 #备注每次移动三个位置...float(x) > 10000 else '低'} ) df 103.从上一题数据中，对薪资水平列每隔20行进行一次抽样 df.iloc[::20, :][['薪资水平']] 104.将数据取消使用科学计数法

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python数据分析——数据预处理

d = df.shape[0] #打印行数和列数 w = df.shape[1] print("数据的行数%d "%d) print('数据的列数 %d'%w) 1.3数据格式的查看【例】请利用Python...本小节后续案例中所用的df数据如下，在案例中将不再重复展示。【例】使用近邻填补法，即利用缺失值最近邻居的值来填补数据，对df数据中的缺失值进行填补,这种情况该如何实现?...本节各案例所用到的df数据如下,在各案例的代码展示中将不再重复这部分内容。【例】请使用Python检查df数据中的重复值。关键技术: duplicated方法。...若要向df数据中再增加三行数据,索引分别为"e" , “f” , “g”,数值分别为[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9],在Python中该如何实现？...drop()方法的参数说明如下： labels:表示行标签或列标签。 axis: axis=0,表示按行删除,axis=1,表示按列删除。默认值为0。 index:删除行，默认为None。

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Pandas速查卡-Python数据科学

刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org...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...(1,'one') 将所有等于1的值替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 将所有1替换为'one'，将3替换为'three' df.rename(columns...0.5) & (1.7)] 0.7> col> 0.5的行 df.sort_values(col1) 将col1按升序对值排序 df.sort_values(col2,ascending=False)...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数

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Numpy和pandas的使用技巧

替换为90 print(b) 指定轴求和 np.sum(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最大值np.max(参数1: 数组; 参数2: axis...=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最小值np.min(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 行或列最大值索引np.argmax(参数1: 数组; 参数2: axis...=0/1,0表示列1表示行) 行或列最小值索引np.argmin(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴平均值mean(参数1: 数组; 参数2: axis...=1) 纵向 pd.concat([a,a],axis=0) 数据去重 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4],[1,2,3]])...+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块，Ctrl+Enter #运行当前代码块并选中下一个代码块（没有就创建），Shift+Enter

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Pandas进阶修炼120题｜完整版

答案 df.head() 23 数据计算题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...) 备注 axis：0-行操作（默认），1-列操作 how：any-只要有空值就删除（默认），all-全部为空值才删除 inplace：False-返回新的数据集（默认），True-在原数据集上操作 57...题目：提取第一列位置在1,10,15的数字难度：⭐⭐ 答案 df['col1'].take([1,10,15]) 95 数据查找题目：查找第一列的局部最大值位置难度：⭐⭐⭐⭐ 备注即比它前一个与后一个数字的都大的数字...答案 tem = np.diff(np.sign(np.diff(df['col1']))) np.where(tem == -2)[0] + 1 96 数据计算题目：按行计算df的每一行均值难度...('salary',ascending=False).head(1) 以上就是Pandas进阶修炼120题全部内容，如果能坚持走到这里的读者，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题

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玩转数据处理120题｜Pandas版本

Python解法 df.head() 23 数据计算题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...axis：0-行操作（默认），1-列操作 how：any-只要有空值就删除（默认），all-全部为空值才删除 inplace：False-返回新的数据集（默认），True-在原数据集上操作 57 数据可视化...() 73 数据重采样题目：按周为采样规则，取一周收盘价最大值 难度：⭐⭐⭐ Python解法 df = df.set_index('日期') df['收盘价(元)'].resample('W...([1,10,15]) # 等价于 df.iloc[[1,10,15],0] 95 数据查找题目：查找第一列的局部最大值位置难度：⭐⭐⭐⭐ 备注即比它前一个与后一个数字的都大的数字 Python解法...dtype=int64) 96 数据计算题目：按行计算df的每一行均值难度：⭐⭐ Python解法 df[['col1','col2','col3']].mean(axis=1) 97 数据计算

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Pandas常用命令汇总，建议收藏！

由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...将列转换为不同的数据类型 df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_type') # 将列转换为日期时间 df['date_column']...# 根据条件过滤行 df_filtered = df[df['column_name'] > 5] # 按单列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values('column_name...') # 按多列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True,...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column

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8个Python高效数据分析的技巧。

1 一行代码定义List 定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。（注意！...我们用删除一列（行）的例子： df.drop('Column A', axis=1) df.drop('Row A', axis=0) 如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0...但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ? 7 Pandas Apply Apply是为Pandas Series而设计的。...) A B 0 2.0 3.0 1 2.0 3.0 2 2.0 3.0 df.apply(np.sum, axis=0) A 12 B 27 df.apply

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精心整理 | 非常全面的Pandas入门教程

作者：石头 | 来源：机器学习那些事 pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas...如何安装Pandas 最常用的方法是通过Anaconda安装，在终端或命令符输入如下命令安装： conda install pandas 若未安装Anaconda，使用Python自带的包管理工具pip...行和列获取最大值 print(df.iat[row[0], col[0]]) df.iloc[row[0], col[0]] # 行索引和列名获取最大值 df.at[row[0], 'Price']...print(df) # 取'a'列前3个最大值对应的行 n = 5 df['a'].argsort()[::-1].iloc[:3] #> a b c 0 5 5 2...df.loc['A'].iloc[1]['fea1'] #> -0.7944609970323794 六、小结 pandas库在机器学习项目中的应用主要有两个步骤：（1）读取文件，（2）数据清洗和编辑工作

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8 个 Python 高效数据分析的技巧

Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...我们用删除一列（行）的例子： df.drop( Column A , axis=1) df.drop( Row A , axis=0) 如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0...但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ? Pandas Apply pply是为Pandas Series而设计的。...) A B 0 2.0 3.0 1 2.0 3.0 2 2.0 3.0 df.apply(np.sum, axis=0) A 12 B 27 df.apply

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Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

df.head() 查询数据的前五行 2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut() 基于分位数的离散化函数...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法序号方法说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 7 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签，选取单一的标量 8 df.iat[i,j] 通过行和列的位置（整数），选取单一的标量...9 reindex 通过标签选取行或列 10 get_value 通过行和列标签选取单一值 11 set_value 通过行和列标签选取单一值举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc

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Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法序号方法说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...] 通过整数位置，从DataFrame选取单个列或列子集 7 df.iloc[where_i,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 8 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签...通过行和列标签选取单一值举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...举例：按照索引列排序 df_inner.sort_index() 六、相关分析和统计分析序号方法说明 1 .idxmin() 计算数据最小值所在位置的索引（自定义索引） 2 .idxmax() 计算数据最大值所在位置的索引

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干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。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 ”）。...可以按照与堆叠相同的方式执行堆叠，但是要使用level参数： df.unstack（level = -1）。 Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间按列（水平）组合它们。...例如，如果 df1 具有3个键foo 值，而 df2 具有2个相同键的值，则在最终DataFrame中将有6个条目，其中 leftkey = foo 和 rightkey = foo。 ?...Concat 合并和连接是水平工作，串联或简称为concat，而DataFrame是按行（垂直）连接的。...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的两个DataFrame df1 和 df2 ： ?

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8个Python高效数据分析的技巧

Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...---- 在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。...我们用删除一列（行）的例子： 1df.drop('Column A', axis=1) 2df.drop('Row A', axis=0) 如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为...但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ? Pandas Apply ---- ---- Apply是为Pandas Series而设计的。

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这 8 个 Python 技巧让你的数据分析提升数倍！

Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...我们用删除一列（行）的例子： df.drop( Column A , axis=1) df.drop( Row A , axis=0) 如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0...但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ? Pandas Apply ---- ---- Apply是为Pandas Series而设计的。...) A B 0 2.0 3.0 1 2.0 3.0 2 2.0 3.0 df.apply(np.sum, axis=0)A 12 B 27 df.apply

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python使用pandas的常用操作

print(df.loc[0]) # 第一行 print("------------------------------") print(df.loc[0:1]) # 第一行到第二行 print(..."------------------------------") # 条件过滤 # 选择年龄大于30的行 print(df[df['Age'] > 30]) 输出： 0 小仔 1...stack和 unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引，而 unstack则相反。...] # 找到最后一行 if ws.max_row == 1 and ws.cell(row=1, column=1).value is None: last_row = 0 else:...= 0 else 1 for row in range(start_row, start_row + len(new_df)): cell = ws.cell(row=row, column=1

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pandas与SQL的查询语句对比

在pandas的官方文档中对常用的SQL查询语句与pandas的查询语句进行了对比，这里以 @猴子社群里面的朝阳医院数据为例进行演示，顺便求第四关门票，整体数据结构如下： import pandas...(5) 商品名称销售数量 0 三九感冒灵 7 1 三九感冒灵 3 2 三九感冒灵 3 3 三九感冒灵 1 4 三九感冒灵 8 2....["销售数量"] == 3 会返回一个包含True/False的Series对象: df['销售数量']==3 0 False 1 True 2 True 3...之后会返回值为True的行 s = df['销售数量'] == 3 df[s].head(5) 购药时间社保卡号商品编码商品名称销售数量应收金额实收金额...GROUP BY 在Pandas中可以使用groupby()函数实现类似于SQL中的GROUP BY功能，groupby()能将数据集按某一条件分为多个组，然后对其进行某种函数运算（通常是聚合运算）。

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数据分析利器 pandas 系列教程（二）：强大的 DataFrame

按行的方式创建，只讲这两大类下各自最具代表性的创建方式。...() 打印计数、均值、方差、最小值、四分位数、最大值等整体描述信息 print(df.head(),'\n') print(df.tail(3),'\n') print(df.info(),'\n')...为体现差异，我们先把行索引从 0-8 变换为 1-9（均指前闭后闭区间，而 range() 是前闭后开区间）： df.index = range(1,10) print(df,'\n') ?...删除行/列通过 drop() 函数即可完成： # drop() 的第一个参数是行索引或者列索引 # axis = 0 删除行 df.drop([0,7,8],axis=0,inplace=True)...# 删除所有人的数学成绩 # axis = 0 删除列 df.drop(['sex'],axis=1,inplace=True) # 删除所有人的性别信息 print(df) ?

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数据整合与数据清洗

= 0)]) # 筛选地区在河南或湖南的用户 print(df[(df.city == 430100) | (df.city == 410100)]) 输出结果。...# 表1 df1 = df.iloc[0:10, 0:2] print(df1) # 表2 df2 = df.iloc[0:10, 1:7] print(df2) 两表数据如下。 ? ?...05 排序 Pandas的排序方法有以下三种。 sort_values、sort_index、sortlevel。第一个表示按值排序，第二个表示按索引排序，第三个表示按级别排序。...07 赋值与条件赋值 # 将某个值替换 print(df.praise.replace(33, np.nan)) 条件赋值。这里以性别列为例，将0，1，2替换为未知、男性、女性。...row['gender'] == 2: return ('女性') else: return ('未知') # axis=1为列循环,axis=0为行循环

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Pandas 表格样式设置指南，看这一篇就够了！

数据文件在文末有获取方式。数据1 消费行业指数基金相关的数据，导入如下： df_consume = pd.read_csv('....() highlight_between() highlight_max 通过 highlight_max()来高亮最大值，其中 axis=0 是按列进行统计： df_consume.style.hide_index...subset=['2018','2019','2020']) 高亮最大值 highlight_min 通过 highlight_min()来高亮最小值，其中 axis=1 是按行进行统计： df_consume.style.hide_index...其中： apply 通过axis参数，每一次将一列或一行或整个表传递到DataFrame中。对于按列使用 axis=0, 按行使用 axis=1, 整个表使用 axis=None。...效果如下：按行设置样式 # axis =1 ，按行设置样式 df_consume.style.hide_index()\ .hide_columns(['性别','基金经理

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