这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。 我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...例子如下： vectorize()将常规的Python函数转换成Numpy ufunc（通用函数），这样它就可以接收Numpy数组并生成Numpy数组。...1、字符串 假设你需要在一系列文本中搜索特定的模式，如果匹配，则创建一个新的series。这是一种.apply方法。...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。
中数组的数据类型 4 numpy中数组的形状 5 索引与切片 5.1 按索引取值 5.2 bool索引 6 numpy中赋值、视图、深复制 什么是numpy numpy是一个在Python中做科学计算的基础库...ndarray 中的每个元素在内存中使用相同大小的块 numpy数组创建 创建Numpy数组一般有三种方法： （1）通过传入可待跌对象创建，我将之称为基本方法 （2）使用Numpy内部功能函数，内部方法...（3）使用特殊的库函数，特殊方法 基本方法：np.array()基本方法是通过给numpy提供的一些函数中传入可迭代对象来创建数组，这种方法通常是在已知所有元素的情况下使用。...where()方法接受三个参数，第一个参数是判断条件，第二个参数时时判断条件为真时数组中满足条件的元素将要替换的值，第三个参数是判断调价为假时不满足条件元素将要替换的值。...中赋值、视图、深复制 （1）赋值 当对numpy数组进行赋值时，只是对同一个对象新建了一个引用，并不是建立新的对象，所以赋值前后的变量完全是同一对象，对其中一个引用修改时，所有引用都会生效： >>>
然而，对于新手来说，在DataFrame中插入一列可能是一个令人困惑的问题。在本文中，我们将分享如何解决这个问题的方法，并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。...不同的插入方法： 在Pandas中，插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给一个新列。...) # 使用numpy的where函数，根据分数创建一个新列'Grade' df['Grade'] = np.where(df['Score'] >= 90, 'A', 'B') print(df)...在这个例子中，我们使用numpy的where函数，根据分数的条件判断，在’Grade’列中插入相应的等级。...在实际应用中，我们可以根据具体需求使用不同的方法，如直接赋值或使用assign()方法。 Pandas是Python中必备的数据处理和分析库，熟练地使用它能够极大地提高数据处理和分析的效率。
Numpy基础 1、创建ndarray数组 使用array函数，它接受一切序列型的对象，包括其他数组，然后产生一个新的Numpy数组。 嵌套序列将会被转换成一个多维数组。...也可以在创建Series的时候为值直接创建索引。 b、通过字典的形式来创建Series。 （3）获取Series中的值 通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...也可以给某一列赋值一个列表或数组，其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series，则对应的索引位置将被赋值，其他位置的值被赋予空值。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...8、值计数 用于计算一个Series中各值出现的次数。 9、层次化索引 层次化索引是pandas的一个重要功能，它的作用是使你在一个轴上拥有两个或多个索引级别。
高效处理大数组的数据的原因： NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存，而不必进行类型检查或其它前期工作。...比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。 NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...调用astype总会创建一个新的数组（一个数据的备份），即使新的dtype与旧的dtype相同。 NumPy数组的运算 矢量化（vectorization）。...可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。...在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。
NumPy 可以用于数值计算的一个重要原因是因为他能处理大数组的数据： 在连续的内存块储存数据，独立于其他 Python 内置对象（C 语言编写的算法库，在 C 的基础上封装） 可以在整个数组上执行复杂的计算...np.arrange():类似于内置的 range 返回一个 数组的数据类型 类型转换–np.astype 可以在创建数组时指定数值类型，也可以通过 np.astype()来转换数据类型（该函数会重新创建一个新的数组...Where 函数 numpy.where函数能返回数组中符合条件的元素索引，这一点在获取数据集中特定类别的全部样本时非常有用。...，即(a,b,c) print('排序后的数组为：\n',list(zip(a[d],b[d],c[d]))) #多个键值排序时按照最后一个传入数据确定排序顺序 去重和重复数据 去重:unique函数可以找出数组中的唯一值并返回排序后的结果...，NumPy 能够依据其自身特点大大加快运算速度，因此我们有必要使用 NumPy 的表达来代替平时的条件逻辑。
另外，代码还使用了 np.where(a == ma)，它是 NumPy 中的一个函数，用于在数组中查找满足条件的元素的索引。...map 函数用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。 返回值不同： filter 函数返回一个新的可迭代对象，其中只包含满足条件的元素。...zip函数¶ zip 函数是Python内置函数之一，它用于将多个可迭代对象中对应位置的元素打包成元组的形式，并返回一个新的可迭代对象。...首先，代码导入了 NumPy 库，并使用不同的函数创建了多个数组。...首先，代码导入了 NumPy 库，并使用了不同的函数和操作符创建了多个数组。
： 关于numpy的random使用请看我的另一篇文章Numpy教程：Numpy.random使用（新） # 简单创建 np.random.random((3,2))# 新版写法： np.random.default_rng...“方括号加逗号”的索引只能用于numpy数组， 对python列表只能使用“多个方括号”分步索引 注意2：使用切片时（ : ），要注意以下情况 >>> a=np.arange(4).reshape(2,2...筛选 numpy.where(condition, [x, y, ]) # 如果不加xy参数，返回符合条件的数组 >>> a=np.arange(4) >>> np.where(a<2) # 等价于...加上axis参数并赋值，会返回指定轴方向的数组。...：np.union1d(array1,array2) 如果想返回一个数组中另一个数组没有的，可以使用差集操作：np.setdiff1d(array1,array2) import numpy
从数值范围创建数组 numpy.arange numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下： numpy.arange(start, stop...numpy.where() numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。 ...副本一般发生在： Python 序列的切片操作，调用deepCopy()函数。调用 ndarray 的 copy() 函数产生一个副本。 无复制 简单的赋值不会创建数组对象的副本。...Python append() 与深拷贝、浅拷贝 深浅拷贝 在 Python 中，对象赋值实际上是对象的引用。...在 Python 中，为了使当进行赋值操作时，两个变量互补影响，可以使用 copy 模块中的 deepcopy 方法，称之为深拷贝。
Numpy基本操作和图像灰度变换 Python中有好多工具包应用于图像处理当中，本章作为入门章节，首先来介绍Python中最基本的几个工具包，也希望读者可以在之后自行练习。...[]（方括号）来截取，这里不再过多赘述； 这里讲一下按条件截取 ，按条件截取其实是在[]（方括号）中传入自身的布尔语句 ，按条件截取应用较多的是对矩阵中满足一定条件的元素变成特定的值。...x if condition else y的矢量化版本 result = np.where(cond,xarr,yarr) 当符合条件时是x，不符合是y，常用于根据一个数组产生另一个新的数组。...,ex np.sqrt(a)：对矩阵a中每个元素开根号√x 矩阵的点乘： 矩阵乘法必须满足矩阵乘法的条件，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。...输出此结果的原因是对图像进行了灰度化处理，并且在创建数组时使用了额外的参数“f”将数据类型变成了浮点型。
关于Numpy需要知道的几点： NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。...NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。...这里值得注意的是，不论是append还是insert，在往多维数组中插入元素时，一定要注意对应axis上的shape要一致。再一个就是，和delete一样，如果你想要更改原数据，需要重新赋值。...array([0, 1, 2]) 通过布尔运算筛选 这里在中括号中添加筛选条件，当该条件的结果为True时（即满足条件时），返回该值。...X[X > 10] #筛选数组X中大于10的数据 这里需要注意的是，当输入多个筛选条件时，&表示与，|表示或，~表示非。
在jupyter notebook中运行以下代码，可以比较NumPy数组和Python列表的数据运算效率： # 考察一个包含一百万整数的数组，和一个等价的Python列表： import numpy...= 'Bob') print(data[~(names == 'Bob')]) 选取这三个名字中的两个需要组合应用多个布尔条件，使用&（与）、|（或）之类的布尔算术运算符即可： import numpy...你可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。...： result = np.where(cond, xarr, yarr) 在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。...于是就有了一个非常普遍的问题（尤其是在通用算法中），即专门为了广播而添加一个长度为1的新轴。虽然reshape是一个办法，但插入轴需要构造一个表示新形状的元组。这是一个很无聊的过程。
关于Numpy需要知道的几点： NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。...通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 所以，Numpy 的核心是ndarray对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。...这里值得注意的是，不论是append还是insert，在往多维数组中插入元素时，一定要注意对应axis上的shape要一致。再一个就是，和delete一样，如果你想要更改原数据，需要重新赋值。...array([0, 1, 2]) 通过布尔运算筛选 这里在中括号中添加筛选条件，当该条件的结果为True时（即满足条件时），返回该值。...X[X > 10] #筛选数组X中大于10的数据 这里需要注意的是，当输入多个筛选条件时，&表示与，|表示或，~表示非。
在介绍NumPy之前，我们需要安装numpy。...#先创建16个元素的一维数组，然后通过调用reshape重现生成了一个4x4多维数组。....: 10 11 12 13 14 15 16 17 18 聚合函数方法 如果你想使用聚合函数返回一列或者一行的数据，可以使用apply_along_axis(func1d,axis,array)。...numpy条件的筛选很多种，比如bool的筛选或者采用where等。...还提供了column_stack和row_stack两个方法作用于在多个一维的数组，生成一个新的两维的数组。
，并记作X。...1.6.2创建各元素为1的张量 nd.ones() ● 示例： 1.7 通过Python的列表(list)指定需要创建的NDArray中每个元素的值 Y = nd.array() ● 示例：...2.7 使用条件判断式得到元素为0或1的新的NDArray。...● 示例： 以 X == Y 为例，如果X和Y在相同位置的条件判断为真（值相等），那么新的NDArray在相同位置的值为1；反之为0。...4.4 截取部分元素，并为其重新赋值 ● 示例： 例⼦中，我们为⾏索引为1的每⼀列元素重新赋值。 5.
这是因为： NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存，而不必进行类型检查或其它前期工作。...比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。 NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。 通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。...你可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。...在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。假设有一个由随机数据组成的矩阵，你希望将所有正值替换为2，将所有负值替换为－2。
4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于快速处理任意维度的数组 Numpy中，存储对象是ndarray 2....创建 np.array([]) 3.numpy的优势 内存块风格 -- 一体式存储 支持并行化运算 效率高于纯Python代码...数组维度的元组 ndarray.ndim 数组维数 ndarray.size 数组中的元素数量 ndarray.itemsize 一个数组元素的长度...：满足要求，直接进行赋值 2.通用判断函数 np.all() 所有满足要求，才返回True np.any() 只要有一个满足要求...，就返回True 3.三元运算符 np.where() 满足要求，赋值第一个值，否则赋值第二个值 np.logical_and()
它是在C和Fortran中创建的，因此当计算被矢量化（用矩阵和矢量表示操作）时，性能很高。...从文件中读取数据(例如Python pickle格式) 2.1根据列表创建numpy.array v = array([1,2,3,4]) v ?...由于动态类型的原因，在Python中用list实现这种操作并不是很有效。 Numpy数组是静态类型化和同质化的。元素类型是在创建数组时定义的（那么数组数据类型可以改变）。...如果我们省略了多维数组中的索引，就会返回一些值（一般情况下，N-1维的数组）。 M ? M[1] ? M[1,:]#第一行 ? M[:,1]#第一列 ? 使用索引，你可以为单个数组元素赋值。...5.4从数组中提取数据和创建数组的函数。 5.4.1where 索引掩码可以通过使用以下方法转换为位置索引 where indices = where(mask) indices ?
NumPy之于数值计算特别重要的原因之一，是因为它可以高效处理大数组的数据。这是因为： NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。...轴0作为行，轴1作为列。 ? 图4-1 NumPy数组中的元素索引 在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。...注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。 通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。...你可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。...在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。假设有一个由随机数据组成的矩阵，你希望将所有正值替换为2，将所有负值替换为－2。
正文 前面在创建 NumPy 数组的时候，通过创建方法可以发现有些类似于线性代数，比如创建的正态分布数组、对角数组等，也确实是这样，矩阵的一些特性 NumPy 同样具有。...通用函数 通用函数（即 ufunc）是一种对 ndarray 中的数据执行元素级运算的函数。 你可以将其看做简单函数的矢量化包装器：接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值。...条件逻辑表述 我们都知道 Python 中的三元表达式： x if condition else y 那如果我们有两个值数组分别表示 x 和 y，有一个布尔数组表示 condition，如何进行条件逻辑表述呢...解释一下 where 函数的用法：第一个参数是条件 condition，第二和第三个参数相当于三元表达式中的 x 和 y。...其中 x 和 y 不必是数组，也可以是标量值， where 函数返回一个新的数组。
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
实时音视频
对象存储
云直播
