Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...按值排序 sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。
pandas中4个高级应用函数 applymap：元素级 apply：行列级 transform：行列级 还有另外一个管道函数pipe()，是表级的应用函数。...以下是内容展示，完整数据、和代码可戳《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。 pipe函数介绍 函数： pipe函数可应用在series和dataframe两个数据结构上。...用于处理数据的函数，可以是内置函数、库函数、自定义函数或匿名函数 *args：指定传递给函数位置参数 **kwargs：指定传递给函数的关键字 pipe函数应用 一、单个函数 df.pipe(np.exp...这样做的优点是： 执行顺序一目了然，逻辑清晰 可读性很高 非常优雅 三、特殊传参方式 pipe()默认情况下会将dataframe传给调用函数的第一个参数，但一些函数在定义时第一个参数并不是用来接收dataframe...推荐阅读： pandas实战：出租车GPS数据分析 pandas实战：电商平台用户分析 pandas 文本处理大全 pandas分类数据处理大全 pandas 缺失数据处理大全 pandas
可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs...通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...按值排序 sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。
一、前言 前几天Python青铜群有个叫【假装新手】的粉丝问了一个数据分析的问题，这里拿出来给大家分享下。...一开始以为只是一个简单的去重问题而已，【编程数学钟老师】大佬提出使用set函数，后来有粉丝发现其实没有想的这么简单。目前粉丝就需要编号，然后把重复的编号删除，但是需要保留前边的审批意见。...方法一 这个方法来自【（这是月亮的背面）】大佬提供的方法，使用pandas中的groupby函数巧妙解决，非常奈斯！...，这个没有考虑处理的数据列中有空白的情况，但是确实是个好思路， 总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章基于粉丝提问，在实际工作中运用Python工具实现了数据批量分组的问题，在实现过程中，巧妙的运用了pandas.groupby()函数，顺利的帮助粉丝解决了问题，加深了对该函数的认识。
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。
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。...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。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个关于Pandas中的drop函数的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。 二、解决过程 下图是粉丝写的代码。...index是索引的意思，我感觉这块写在一起了，看上去不太好理解，在里边还多了一层筛选。这里给出【月神】佬的解答，一起来看看吧！ 直接上图了，如下图所示： 下图是官网关于该函数的解析。...之前我一直用的是columns，确实好像很少看到index，这下清晰了。不过【月神】还是推荐使用反向索引。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章基于粉丝提问，针对Pandas中数据删除的问题，给出了具体说明和演示，顺利地帮助粉丝解决了问题！...最后感谢粉丝【Chloe】提问，感谢【（这是月亮的背面）】和【dcpeng】大佬给出的示例和代码支持。
所以这一讲我们一起来看看哈希函数是如何被应用在 GitHub 中的，以及再看看链表和哈希函数在比特币中是怎么应用的。...而当这个数据文件里面的任何一点内容被修改之后，通过哈希函数所产生的哈希值也就不一样了，从而我们就可以判定这个数据文件是被修改过的文件。在很多地方，我们也会称这样的哈希值为检验和（Checksum）。...SHA-1 加密算法 但是如果有一天，我们可以人为地去修改数据文件，让两份不同的文件通过加密哈希函数之后生成同样的哈希值，那采用这些加密哈希函数去做验证的应用就有可能会被别有用心的黑客所攻击了。...在 2017 年的时候，SHA-1 加密算法被正式宣布攻破了，这意味着什么呢？这意味着那些采用 SHA-1 加密算法去验证数据完整性的应用有可能会被人为地制造哈希碰撞而遭到攻击。...比特币的本质 比特币是区块链技术中比较著名的一项应用，同时，比特币也和链表、哈希函数这两种数据结构有着千丝万缕的关系。
Pandas的query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。...OrderDate.dt.day >=15") output dt很好用并且可以在同一列上结合了多个条件，但表达式似乎太长了。...但是一定要小心使用inplace=true，因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas中的query()函数，因为它可以方便以过滤数据集。
pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。...OrderDate.dt.day >=15") DT很好用并且可以在同一列上结合了多个条件，但表达式似乎太长了。...但是一定要小心使用intplace = true，因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas Query（）函数，因为Query可以方便以过滤数据集。
而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。...OrderDate.dt.day >=15") DT很好用并且可以在同一列上结合了多个条件，但表达式似乎太长了。...但是一定要小心使用intplace = true，因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas Query（）函数，因为Query可以方便以过滤数据集。
自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后… 等待…… 事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...并行处理 几乎所有的计算机都有多个处理器。这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。...您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?...，你就可以用一个单词来运行你的Pandas应用程序了。
今天，我们就来看看pandas都提供了哪些便捷的函数方法，让我们数据处理快人一步~ 目录： 1. 求最大或最小的前N组数据 2. 求当前元素和前一元素间变化率 3. 将列表中每个元素转化为一行 1....求最大或最小的前N组数据 我们在进行数据处理的时候，往往会遇到一个场景，那就是求这组数据中最大或最小的前N组数据。...一般情况下，我们可能会采用 df.sort_values(columns, ascending=False).head(n)来求取，但是往往存在一些并列排名的数据会被无情的截断而获取不到。...keep参数可选值：默认为 first，可选 last 和 all （字面意思） 我们先构造一个案例数据 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'...，比如按照多个字段取最大的前N组数据，这个案例中我们要取population最多的中GDP前三的数据。
图1 创建一个辅助函数 现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...注意下面的代码，我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串，如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数，可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。
文章目录 apply()函数 介绍 样例 性能比较 apply() 数据聚合agg() 数据转换transform() applymap() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象，有以下...这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果...，则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...'> apply()的返回结果与所用的函数是相关的： 返回结果是Series对象：如上述例子应用的均值函数，就是每一行或每一列返回一个值； 返回大小相同的DataFrame：如下面自定的lambda函数...transform() 特点：使用一个函数后，返回相同大小的Pandas对象 与数据聚合agg()的区别： 数据聚合agg()返回的是对组内全量数据的缩减过程； 数据转换transform()返回的是一个新的全量数据
作为一名互联网技术爱好者，我对数据的探索充满热情。在本文中，我将以豆瓣读书为案例，详细介绍如何利用Python爬虫、Pandas和Excel这三大工具，一键化地实现数据采集和存储。...豆瓣读书作为一个备受推崇的图书评价平台，拥有大量的书籍信息和用户评价数据，适合我们展示数据处理过程。...Pandas简介在数据处理领域，Python中的Pandas库是一款备受欢迎的工具，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据的处理变得更加简单、快速。...在Python中，我们可以通过Pandas库将处理好的数据导出到Excel文件，从而方便更多人员查看和分析数据。...总结通过以上的实例演示，我们深度探索了如何利用Python爬虫、Pandas和Excel这三大工具，实现数据的一键化采集、处理和展示。
是一类非常实用的方法，通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程（非聚合）作用在传入数据的每一列上，从而返回与输入数据形状一致的运算结果。 ...图4 多个变换函数 也可以传入包含多个变换函数的列表来一口气计算出多列结果： penguins['bill_length_mm'].transform([np.log,...图5 而又因为transform传入的函数，在执行运算时接收的输入参数是对应的整列数据，所以我们可以利用这个特点实现诸如数据标准化、归一化等需要依赖样本整体统计特征的变换过程： # 利用transform...图8 而且由于作用的是DataFrame，还可以利用字典以键值对的形式，一口气为每一列配置单个或多个变换函数： # 根据字典为不同的列配置不同的变换函数 ( penguins .loc...图10 并且在pandas1.1.0版本之后为transform引入了新特性，可以配合Cython或Numba来实现更高性能的数据变换操作，详细的可以阅读（ https://github.com/pandas-dev
透视表是一种做多维数据分析的工具，还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗？首先用 groupby 分组，再平行将某个函数应用到各组上，最后自动连接成一个总表。...今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。...df = pd.read_csv('PB Sales.csv') df 设置“单行”为 Pivot 创建透视表的 pivot_table() 函数里面的参数设置很多，学习它最有效的方式是每一步设置一个参数...，不同列还可以应用多个函数，只需把函数名称变成函数列表就可以了。...一旦得到最终结果，它本质还是个数据帧，因此可以使用所有标配函数。下例用 query() 函数来查询名叫 Steven Wang 和 Sherry Zhang 的交易员。
pandas中，transform是一类非常实用的方法，通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程（非聚合）作用在传入数据的每一列上，从而返回与输入数据形状一致的运算结果。...图1 2 pandas中的transform 在pandas中transform根据作用对象和场景的不同，主要可分为以下几种： 2.1 transform作用于Series 当transform作用于单列...bill_length_mm'].transform(lambda s: s+1) 图4 「多个变换函数」 也可以传入包含多个变换函数的「列表」来一口气计算出多列结果： penguins['bill_length_mm...，在执行运算时接收的输入参数是对应的「整列数据」，所以我们可以利用这个特点实现诸如「数据标准化」、「归一化」等需要依赖样本整体统计特征的变换过程： # 利用transform进行数据标准化 penguins...，还可以利用字典以键值对的形式，一口气为每一列配置单个或多个变换函数： # 根据字典为不同的列配置不同的变换函数 ( penguins .loc[:, 'bill_length_mm':
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