如何正确地为pandas df编写if-then lambda语句？ - 腾讯云开发者社区

习语这些都是一些很棒的 pandas 习语对一列进行 if-then/if-then-else 条件判断，并对另一列或多列进行赋值： In [1]: df = pd.DataFrame( ...:...… 对一列进行 if-then 条件判断 In [3]: df.loc[df.AAA >= 5, "BBB"] = -1 In [4]: df Out[4]: AAA BBB CCC 0...如何重新排列 Python pandas DataFrame？...、Vincent 和 xlsxwriter 在 Excel 文件中生成嵌入式图表为分层变量的每个四分位数绘制箱线图 In [186]: df = pd.DataFrame( .....: {...在这里，我们为DataFrame对象计算距离相关性矩阵。

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数据分析索引总结（上）Pandas单级索引

df；本质上这是一个布尔索引: lambda函数分别根据每行的Gender值列返回一个布尔值, 然后用这个布尔值序列来筛选df的行,布尔值为真则返回,否则筛选掉。....head() # 类似的sql语句为 select * from df where Address in ('street_7','street_4') 布尔值的Series df['Address'...s[lambda x: x.index[16::-6]] 下面语句报错： s[lambda x: 16::-6] #TypeError: cannot do slice indexing on lambda x: x[16::-6].index] 这样就对了---这是因为, 这里的lambda函数返回的是索引, 因此能够根据索引正确地返回s的一段切片。...(3,4)) 对上述df1, 使用iloc, 自然会返回第一列 df1.iloc[:,0] 对上述df1, 使用loc时, 也会正确地返回第一列。

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不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

lambda函数这里我们向map()中传入lambda函数来实现所需功能： #因为已经知道数据gender列性别中只有F和M所以编写如下lambda函数 data.gender.map(lambda...但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。...输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...(df): return str(np.max(df['count']))+'-'+df['name'][np.argmax(df['count'])] data.groupby(['year

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不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

函数这里我们向map()中传入lambda函数来实现所需功能： #因为已经知道数据gender列性别中只有F和M所以编写如下lambda函数 data.gender.map(lambda x:'女性'...但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。...输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...(df): return str(np.max(df['count']))+'-'+df['name'][np.argmax(df['count'])] data.groupby(['year

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Python科学计算：Pandas

如何用SQL方式打开Pandas Pandas的DataFrame数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用Pandas工具来完成。...不过也会有很多人记不住这些Pandas的命令，相比之下还是用SQL语句更熟练，用SQL对数据表进行操作是最方便的，它的语句描述形式更接近我们的自然语言。...事实上，在Python里可以直接使用SQL语句来操作Pandas。这里给你介绍个工具：pandasql。...它实际上是用来定义一个匿名函数的，具体的使用形式为： lambda argument_list: expression 12 lambda argument_list: expression 这里...我重点介绍了数据清洗中的操作，当然Pandas中同样提供了多种数据统计的函数。最后我们介绍了如何将数据表进行合并，以及在Pandas中使用SQL对数据表更方便地进行操作。

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Python lambda 函数深度总结

实际上，我们可以通过以下方式编写上面示例中的 lambda 函数： def check_conditions(x): if x > 10: return x * 10 elif...: 3 但是根据 Python 代码的 PEP 8 样式规则，这是一种不好的做法赋值语句的使用消除了 lambda 表达式相对于显式 def 语句所能提供的唯一好处（即，它可以嵌入到更大的表达式中）...因此由于 pandas Series 对象也是可迭代的，我们可以在 DataFrame 列上应用 map() 函数来创建一个新列： import pandas as pd df = pd.DataFrame...lambda 函数调用函数执行（IIFE）的定义如何使用 lambda 函数执行条件操作，如何嵌套多个条件，以及为什么我们应该避免它为什么我们应该避免将 lambda 函数分配给变量如何将 lambda...函数与 filter() 函数一起使用如何将 lambda 函数与 map() 函数一起使用我们如何在 pandas DataFrame 中使用带有传递给它的 lambda 函数的 map()

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pandas数据分析输出excel产生文本形式存储的百分比数据，如何处理？

关键词： python、pandas、to_excel、文本形式存储的数据需求描述：我用 python pandas 写了数据统计与分析脚本，并把计算结果用 pandas 的 to_excel()...1))/df['count'] df = df.fillna(0) # 设置百分比数据的显示 df['abs_rate'] = df['abs_rate'].apply(lambda x:format...2 句百分数格式设置语句即可。...#df['abs_rate'] = df['abs_rate'].apply(lambda x:format(x, '.2%')) #df['opp_rate'] = df['opp_rate'].apply...当需要把dataframe数据输出到excel并有多个子表时，如何能让百分数正常显示，而无任何异常提示呢？

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Pandas缺失数据处理

好多数据集都含缺失数据，缺失数据有多重表现形式数据库中，缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示缺失值也可能是空字符串（’’）或数值在Pandas中使用NaN表示缺失值； NaN简介 Pandas...(method='ffill') apply自定义函数 Pandas提供了很多数据处理的API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数, 这个时候可以使用apply函数 apply...pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[10,20,30],'b':[20,30,40]}) def my_sq(x): return x**2 df['a...=df['column1'].apply(lambda x:x*2) # 检查'column1'中的每个元素是否大于10，如果是，则将新列'new_column'中的值赋为0 df['new_column...'] = df.apply(lambda row: 0 if row['column1'] > 10 else row['new_column'], axis=1) # 按行 # 可以翻译为：df['new_column

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大更新，pandas终于有case_when方法了！

数分小伙伴们都知道，SQL中的case when语句非常好用，尤其在加工变量的时候，可以按照指定的条件的进行赋值，并且结合其他嵌套用法还可以实现非常强大的功能。...同样作为数据分析常用工具之一，pandas中却没有像case when这样的语句，一直以来收到很多朋友吐槽，这样一个常用的功能竟然没有？...import pandas as pd 首次执行pandas包导入后会有一个警告提示，提示你pandas 3.0版本需要Pyarrow但是你目前没有，忽略即可。...功能：如果判断条件为真(True)则替换数据，反之保持原值不变。有点类似于升级版的where/mask。参数：只有一个参数caselist，是一个元组构成的列表，元组内包含判断条件和想要替换的值。...90), lambda x:x+2), ((df.english > 90), lambda x:x+1)])) )

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（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

● lambda函数　　这里我们向map()中传入lambda函数来实现所需功能： #因为已经知道数据gender列性别中只有F和M所以编写如下lambda函数 data.gender.map(lambda...()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景，下面我们来分别介绍： ● 单列数据　　这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数： data.gender.apply(lambda...● 多列数据　　apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中...format(year, name, gender, count) #启动对紧跟着的apply过程的监视 tqdm.pandas(desc='apply') data.progress_apply(lambda...str(np.max(df['count']))+'-'+df['name'][np.argmax(df['count'])] data.groupby(['year','gender']).apply

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给数据科学家的10个提示和技巧Vol.3

该博客由一群数据科学家所运营，专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术（从机器学习和人工智能到业务领域）。 1 引言前面已经介绍了一些数据分析的技巧，主要是用Python和R实现。...When … Else … End)”语句在SQL中，Count(Case When … Else … End)是一个使用频率非常高的计数语句。...现在通过一个例子来说明如何在dplyr中实现同样的操作： library(sqldf) library(dplyr) df<-data.frame(id = 1:10, gender...(lambda x:x.get('date_of_expiry')) doc['issuing_country'] = dummy.apply(lambda x:x.get('issuing_country...3.2 利用applymap改变多个列的值通过一个示例演示如何使用applymap()函数更改pandas数据框中的多个列值。

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加载大型CSV文件到Pandas DataFrame的技巧和诀窍

display(df) Pandas现在将自动以0、1等开头的列名命名列。...）让我们使用names参数为这些列命名： df = pd.read_csv("custom_1988_2020.csv", header=None,...skiprows参数的值也可以用lambda函数编写，像这样： df = pd.read_csv("custom_1988_2020.csv", header=None...上面的结果显示跳过了所有偶数行：加载特定行到目前为止，你已经学会了如何加载前n行，以及如何跳过CSV文件中的特定行。...) display(df.info()) 结果显示了最后的20行数据加载到了Pandas DataFrame中。

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如果 .apply() 太慢怎么办？

df['diameter'] = df['radius'].apply(lambda x: x*2) df 我们来计算一下执行时间， # Timing setup_code = """ import...我们应该如何加快速度呢？这是使用 NumPy 而不是 .apply() 函数的技巧。...我们可以对整个数据框使用 .apply()， df['sizes'] = df.apply(lambda x: list(range(x.radius_or_3,x.diameter)), axis=1...df['radius']*2 df['radius_or_3'] = np.maximum(df['radius'],3) """ mycode = ''' df.apply(lambda x: list...编写一个独立的函数，可以将NumPy数组作为输入，并直接在Pandas Series（数据帧的列）的 .values 上使用它。为了方便起见，这是本文中的全部Jupyter笔记本代码。

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「Python」矩阵、向量的循环遍历

请注意，本文编写于 325 天前，最后修改于 325 天前，其中某些信息可能已经过时。...(sum) # 对df中每一列的Series使用sum函数 Out[7]: a 60 b 90 dtype: int64 In [10]: df.apply(lambda s: s.min...对Series对象使用apply()方法： In [12]: type(df['a']) Out[12]: pandas.core.series.Series In [14]: df['a'].apply...(lambda x: x * 2) Out[18]: a b 0 20 40 1 40 60 2 60 80 In [19]: df*2 Out[19]: a...是一个向量，但是其中的元素却是一个个数值，如何将两个Series像两个数值元素一样进行使用？

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手把手教你用PyTorch创建首个神经网络

本文旨在面向那些已经了解人工神经网络的基础理论但不知如何编写的人群。相信笔者，会比预期的简单很多。本文结构如下： 1. 导入语句和数据集 2. 拆分训练集和测试集 3. 定义神经网络模型 4....导入语句和数据集在这个简单的范例中将用到几个库： Pandas:用于数据加载和处理 Scikit-learn: 用于拆分训练集和测试集 Matplotlib: 用于数据可视化处理 PyTorch: 用于模型训练...下面演示如何把它直接导入Pandas： iris = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/master/pandas...Y:实际值 YHat: 预测值 Correct:对角线，对角线的值为1表示Y和YHat相匹配，值为0则表示不匹配代码如下： df = pd.DataFrame({'Y': y_test, 'YHat'...很简单——只需计算 Correct列的和再除以 df的长度： df['Correct'].sum() / len(df)>>> 1.0 此模型对原先未见数据的准确率为100%。

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Pandas、Numpy性能优化秘籍（全）

len(a)): Sum += a[i] return Sum import numpy as np a = np.linspace(0,1000,1000) # 创建一个长度为1000...# 列a、列b逐行进行某一函数计算 df['a3']=df.apply( lambda row: row['a']*row['b'],axis=1) # 逐个元素保留两位小数 df.applymap(lambda....agg(lambda x:x.sum()) %timeit df.groupby("x")['a'].agg(sum) %timeit df.groupby("x")['a'].agg(np.sum...进一步再借助更高级的cython语句，还是可以比Python快个几十上百倍。...import pandas as pd import swifter df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) 7、Modin Modin后端使用dask

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Python执行PG数据库查询语句：以Markdown格式打印查询结果

而pandas则是一个强大的数据处理库，将用它来处理查询结果并以Markdown格式打印。pip install psycopg2 pandas2....执行查询语句接下来，需要执行一个查询语句。在这个例子中，假设要查询的表名为your_table，并且希望获取该表的所有数据。...import pandas as pddef rows_to_dataframe(rows): df = pd.DataFrame(rows, columns=[desc[0] for desc...(str), key=len))) df[col] = df[col].apply(lambda x: str(x)[:max_length]) print(tabulate(df,...headers='keys', tablefmt='pipe', showindex=False))结语以上就是如何使用Python执行PostgreSQL数据库查询语句，并将查询结果以Markdown

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pandas apply() 函数用法

(divide_by_three, range(1, 11)) 将 lambda 表达式放在语句中，代码简化到只需要一句话就够了： selected_numbers = filter(lambda x:...import pandas as pd df = pd.read_csv("studuent-score.csv") df['ExtraScore'] = df['Nationality'].apply...['NameLength'] = df['Name'].apply(len) apply 函数接收带有参数的函数根据 pandas 帮助文档 pandas.Series.apply — pandas...也可用下面的方法调用： df['ExtraScore'] = df.Nationality.apply(add_extra, extra=5) 运行后结果为： Name Nationality Score...['Extra'] = df.Nationality.apply(add_extra2, 汉=0, 回=10, 藏=5) 运行结果为： Name Nationality Score Extra

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数据科学篇| Pandas库的使用

如何用 SQL 方式打开 Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用 Pandas 工具来完成。...不过也会有很多人记不住这些 Pandas 的命令，相比之下还是用 SQL 语句更熟练，用 SQL 对数据表进行操作是最方便的，它的语句描述形式更接近我们的自然语言。...事实上，在 Python 里可以直接使用 SQL 语句来操作 Pandas。这里给你介绍个工具：pandasql。...当然你会看到我们用到了 lambda，lambda 在 python 中算是使用频率很高的，那 lambda 是用来做什么的呢？...它实际上是用来定义一个匿名函数的，具体的使用形式为： lambda argument_list: expression 这里 argument_list 是参数列表，expression 是关于参数的表达式

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数据科学篇| Pandas库的使用（二）

如何用 SQL 方式打开 Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用 Pandas 工具来完成。...不过也会有很多人记不住这些 Pandas 的命令，相比之下还是用 SQL 语句更熟练，用 SQL 对数据表进行操作是最方便的，它的语句描述形式更接近我们的自然语言。...事实上，在 Python 里可以直接使用 SQL 语句来操作 Pandas。这里给你介绍个工具：pandasql。...当然你会看到我们用到了 lambda，lambda 在 python 中算是使用频率很高的，那 lambda 是用来做什么的呢？...它实际上是用来定义一个匿名函数的，具体的使用形式为： lambda argument_list: expression 这里 argument_list 是参数列表，expression 是关于参数的表达式

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十五·一）

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如果 .apply() 太慢怎么办？

「Python」矩阵、向量的循环遍历

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