Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....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...3 11 1 12 3 13 0 14 dtype: int64 0 10 0 14 1 12 3 11 3 13 dtype: int64 对DataFrame
Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取 文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
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...3 11 1 12 3 13 0 14 dtype: int64 0 10 0 14 1 12 3 11 3 13 dtype: int64 对DataFrame...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....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...0.564129 1 -2.007771 2 -1.130825 3 -0.758540 4 -0.007470 dtype: float64 常用的统计描述 describe 产生多个统计数据
pandas作为数据分析的利器，提供了数据读取，数据清洗，数据整形等一系列功能。...当需要对多个数据集合并处理时，我们就需要对多个数据框进行连接操作，在pandas中，提供了以下多种实现方式 1. concat concat函数可以在行和列两个水平上灵活的合并多个数据框，基本用法如下...concat函数有多个参数，通过修改参数的值，可以实现灵活的数据框合并。首先是axis参数，从numpy延伸而来的一个概念。对于一个二维的数据框而言，行为0轴， 列为1轴。...weight 0 Rose 21 172 45 1 Andy 22 168 55 对key列元素取交集的行为则由how参数控制，默认值为inner, 表示取交集，共有4种取值，用法如下 # 默认值，取...1 1 1 0.969706 0.943299 2 2 concat, join,merge这3种方式可以合并不同shape的数据框，更加灵活强大，append和assign函数更具针对性。
库里是过去抓取的行情数据，间隔6秒，每分钟8-10个数据不等，还有开盘前后的一些数据，用Pandas可以更加优雅地进行处理。...%S') for idx in df['time']] #索引列 df['newc']=ii df=df.set_index('newc') 这样就得到datetime类型的index了，要保留分钟的数据
0） 2.前面几列是没数据的 3.有大量的合并单元格，又是不规则的，注意是“大量的”“不规则的” 4.每22个数据就来一几行标题 我们每次要查找一个数据，用Ctrl+F，输入查找都要很长时间。...又要在两个文件中查找， 所以整理社保的数据是Excel使用者的一个挑战。...来吧，上代码 =====代码==== # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd df=pd.read_excel('E:/G01社保/2019/201908XXXXX...xlsx”数据 mydata=mydata[mydata[4]=="2049867-XXXXXXX"]到第四列中有“***”的数据行的数据，这可以删除烦人的标题 mydata=mydata.dropna...(axis=1,how='all')删除整列为0的数据 添加标题 d_total=mydata.merge(df,on='社会保障号')利用“社会保障号”为识别进行数据的合并。
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...当只传入一个函数时，pipe()的效果等同于直接用函数对dataframe处理：func(df)，与apply()、applymap()、map()等的处理结果是一样的。...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
pandas整个系列覆盖以下内容： 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』。...一、Pandas的数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程中，经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作（例如，机器学习中的特征工程阶段）。...Pandas中有非常高效简易的内置函数可以完成，最核心的3个函数是map、apply和applymap。下面我们以图解的方式介绍这3个方法的应用方法。 首先，通过numpy模拟生成一组数据。...（3）按行计算BMI指数 那我们实际应用过程中有没有（axis=1）的情况呢？...做个总结，DataFrame中应用apply方法： 当axis=0时，对每列columns执行指定函数；当axis=1时，对每行row执行指定函数。
随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。...图片Pandas的功能与函数极其丰富，要完全记住和掌握是不现实的（也没有必要），资深数据分析师和数据科学家最常使用的大概有二三十个函数。在本篇内容中，ShowMeAI 把这些功能函数总结为10类。...图片 7.数据处理一个字段可能包含很多信息，我们可以使用以下函数对字段进行数据处理和信息抽取：map：通常使用map对字段进行映射操作（基于一些操作函数），如 df[“sub_id”] = df[“temp_id...图片 9.合并数据集我们对多个数据集Dataframe合并的时候，可能用到下列的函数（包括表关联和拼接）。merge：基于某些字段进行表关联。...当我们有多个相同形状/存储相同信息的 DataFrame 对象时，它很有用。
标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。...现在，你已经基本了解了如何使用pandas groupby函数汇总数据。下面讨论当使用该函数时，后台是怎么运作的。...Pandas groupby：拆分-应用-合并的过程 本质上，groupby指的是涉及以下一个或多个步骤的流程： Split拆分：将数据拆分为组 Apply应用：将操作单独应用于每个组（从拆分步骤开始）...然而，.loc方法一次只执行一个操作，而groupby方法自动对每个组应用相同的操作。 图15 如果我们要使用.loc方法复制split&apply过程，如下所示。
本篇为pandas系列的导语，对pandas进行简单介绍，整个系列覆盖以下内容： 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 本篇为『图解Pandas...核心操作函数大全』，讲解Pandas进行数据操作和处理的核心数据结构：Series、DataFrame和Index。...，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 [4c686eea24071932103c426df1fe648f.png] 二、DataFrame(数据帧) DataFrame是Pandas中使用最频繁的核心数据结构...] 2.9 pandas Dataframe分组统计 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总统计。...Dataframe的apply变换函数 这是pandas的一个强大的函数，可以针对每一个记录进行单值运算，无需手动写循环进行处理。
这是我的第68篇原创文章，关于Python语言和数据科学。...阅读完本文，你可以知道： 1 pandas库apply函数的实用（向量化操作） "学以致用，活学活用" 第一个数据科学小技巧：pandas库apply函数。...pandas库apply函数是用于数据处理和创建新变量最常用的函数之一。把数据框的每一行或者每一列传送到一些处理函数，可以返回一些结果。函数可以是默认函数或者自定义函数。...数据科学小技巧1：pandas库apply函数应用（向量化操作） @author: Luqing Wang """ # 导入库 import pandas as pd # 自定义函数 def missing_count.../data/loan_train.csv', index_col='Loan_ID') # 数据检视 print(loan.head()) # 统计数据框中每一列（变量）缺失值个数 print('每一列缺失值的个数
今天我们重新盘点66个Pandas函数合集，包括数据预览、数值数据操作、文本数据操作、行/列操作等等，涉及“数据清洗”的方方面面。...Pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...它既支持替换全部或者某一行，也支持替换指定的某个或指定的多个数值（用字典的形式），还可以使用正则表达式替换。...在对文本型的数据进行处理时，我们会大量应用字符串的函数，来实现对一列文本数据进行操作[2]。...如果大家有在工作生活中进行“数据清洗”非常有用的Pandas函数，也可以在评论区交流。
大家好，今天给大家简单分享几个好用的Pandas数据处理函数。...1. melt 和 pivot melt 场景：假设原始数据集中var1和var2代表产品在不同季度的销售额，我们可以将这两列扁平化，方便后续针对季度进行分析或绘制折线图。...# 扁平化季度销售额数据 df_melted = pd.melt(df, id_vars=['id', 'category', 'sub_category', 'year'], value_vars=[...'var1', 'var2'], var_name='quarter', value_name='quarter_sales') pivot 场景：完成分析或可视化后，可能需要将扁平化的数据恢复原样。...，我们可能只关心某个年龄段的客户数据，比如筛选出20到40岁的活跃用户及其购买情况。
标签：Excel函数，FILTER函数 FILTER函数是一个动态数组函数，可以基于定义的条件筛选一系列数据，其语法为： FILTER(数组,包括, [是否为空]) 其中，参数数组，是想要筛选的数据，...我们可以使用FILTER函数返回满足多个条件的数据。 假设我们要获取两个条件都满足时的数据，如下图1所示示例数据，要返回白鹤公司销售香蕉的数据。...图2 如果我们想要获取芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,(C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄")) 将两个条件相加，表示两者满足之一即可。...例如，想要获取白鹤公司芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,((C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄"))*(A2:A11="白鹤"))
一、前言 前几天Python铂金有个叫【Lee】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。 现在的问题是：如何实现这里面老师所对应的国家呢？...想要利用Python作数据分析，想了解来自美国的老师有多少个，怎么实现？针对这个demo，一开始我想的也比较简单，只需要统计其中国家的数量即可。...方法一：merge()函数 代码如下： 可以看到顺利的满足了粉丝的要求 import pandas as pd data1 = {"学校": ['哈佛', 'MIT', '清华', '早稻田'], "...value_counts('国家')) print(data2.merge(data1, how='left')) 不过这还不够，粉丝后来又提需求了，如下所示： 不慌，直接将value_counts()函数去掉即可...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.merge()函数和pandas.join()函数，顺利的帮助粉丝解决了问题，加深了对该函数的认识
前言 前几天在学习【麦叔】Python自动化书本中案例的时候，偶然想对数据分列多一些操作，但是遇到了问题，如下图所示。 上图这个是原始数据，但是现在想要下图这样的效果，怎么破呢？...二、解决方案 针对该问题，其实有两个方法，第一个是【麦叔】书中给出的openpyxl库进行拆解，如下图所示： 第二个是使用pandas中的explode()函数，这里直接给出【1px】大佬答案，如下图所示...： 其实关键点就是pandas中的爆炸函数explode()，早在之前我看到过有人用这个，只是一直不知道怎么用，今天在这里算是涨知识了。...import pandas as pd df = pd.read_excel('keywords.xlsx') # ['序号', '年份', '来源出版物名称', '索引关键字' df.columns...本文基于实际过程中遇到的Excel数据拓展分列的问题，使用pandas中的explode()函数顺利完成解答，一个小题目，帮助自己和大家加深对该函数的认识。
. >>> calc() (1, 2, 3, 4, 6) 这是一种严重违背Python编码规范的写法，所以我非常不建议各位跟着数据工程师或者人工智能研究员学习Python入门，这帮人会毁了你的Python
今天是读《python数据分析基础》的第8天，今天的读书笔记的内容为利用pandas读写多个excel文件，当中涉及到读写excel文件的多个工作表。...pandas的read_excel函数负责读取函数，通过当中的sheet_name参数控制读取excel工作表。...当读取一个工作表时，返回一个DataFrame；若读取多个或全部excel工作表，则返回一个字典，键、值分别为工作表文件名和存放工作表数据的数据框。...pandas.DataFrame.to_csv()函数负责输出数据至excel文件。当中的excel_writer参数控制输出路径及excel文件名，sheet_name控制输出的excel工作表。...代码： """ 通过pandas读写多个excel文件 """ import glob import os import pandas as pd inputPath="需要读入的excel文件路径
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
