带有Pandas .pipe()的Pandas类 - 腾讯云开发者社区

这篇文章我们先来了解一下pandas包中的类SQL操作，pandas中基本涵盖了SQL和EXCEL中的数据处理功能，灵活应用的话会非常高效。...写过SQL的小伙伴了解，条件查询就是SQL中WHERE的部分， pandas如何实现where条件，我们来仔细盘一下：第一种写法： print(data[data['a'] >= '2']) 上面可以解读为...3, 6, 0, 8, 5]) B = np.where(A%2 == 0, A+1, A-1) # 偶＋1，奇-1 print(B) SQL中有一个函数为like，即为模糊查询，这一查询方式在pandas...pandas的强大，几乎涵盖了SQL的函数功能。...import pandas as pd data1 = pd.DataFrame([['1','23','3'],['2','4','6'],['3','83','9']], columns=['a',

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在pandas中使用pipe()提升代码可读性

Python大数据分析 1 简介我们在利用pandas开展数据分析时，应尽量避免过于「碎片化」的组织代码，尤其是创建出过多不必要的「中间变量」，既浪费了「内存」，又带来了关于变量命名的麻烦，更不利于整体分析过程代码的可读性...图1 而在以前我撰写的一些文章中，为大家介绍过pandas中的eval()和query()这两个帮助我们链式书写代码，搭建数据分析工作流的实用API，再加上下面要介绍的pipe()，我们就可以将任意pandas...2 在pandas中灵活利用pipe() pipe()顾名思义，就是专门用于对Series和DataFrame操作进行流水线（pipeline）改造的API，其作用是将嵌套的函数调用过程改造为「链式」过程...具体来说pipe()有两种使用方式，「第一种方式」下，传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame，其他相关的参数使用常规的「键值对」方式传入即可，就像下面的例子一样，我们自编函数对...「泰坦尼克数据集」进行一些基础的特征工程处理： import pandas as pd train = pd.read_csv('train.csv') def do_something(data,

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在pandas中使用pipe()提升代码可读性

1 简介　　我们在利用pandas开展数据分析时，应尽量避免过于碎片化的组织代码，尤其是创建出过多不必要的中间变量，既浪费了内存，又带来了关于变量命名的麻烦，更不利于整体分析过程代码的可读性，因此以流水线方式组织代码非常有必要...而在以前我撰写的一些文章中，为大家介绍过pandas中的eval()和query()这两个帮助我们链式书写代码，搭建数据分析工作流的实用API，再加上下面要介绍的pipe()，我们就可以将任意pandas...2 在pandas中灵活利用pipe() pipe()顾名思义，就是专门用于对Series和DataFrame操作进行流水线（pipeline）改造的API，其作用是将嵌套的函数调用过程改造为链式过程...具体来说pipe()有两种使用方式，第一种方式下，传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame，其他相关的参数使用常规的键值对方式传入即可，就像下面的例子一样，我们自编函数对泰坦尼克数据集进行一些基础的特征工程处理...第二种使用方式适合目标Series和DataFrame不为传入函数第一个参数的情况，譬如下面的例子中我们假设目标输入数据为第二个参数data2，则pipe()的第一个参数应以(函数名, '参数名称')的格式传入

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【pandas】pandas中的常见函数

对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充 7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32...')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示陆续更新，遇到了就记一笔，慢慢积累

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【Python基础】在pandas中使用pipe()提升代码可读性

1 简介我们在利用pandas开展数据分析时，应尽量避免过于「碎片化」的组织代码，尤其是创建出过多不必要的「中间变量」，既浪费了「内存」，又带来了关于变量命名的麻烦，更不利于整体分析过程代码的可读性，...图1 而在以前我撰写的一些文章中，为大家介绍过pandas中的eval()和query()这两个帮助我们链式书写代码，搭建数据分析工作流的实用API，再加上下面要介绍的pipe()，我们就可以将任意pandas...2 在pandas中灵活利用pipe() pipe()顾名思义，就是专门用于对Series和DataFrame操作进行流水线（pipeline）改造的API，其作用是将嵌套的函数调用过程改造为「链式」过程...具体来说pipe()有两种使用方式，「第一种方式」下，传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame，其他相关的参数使用常规的「键值对」方式传入即可，就像下面的例子一样，我们自编函数对...「泰坦尼克数据集」进行一些基础的特征工程处理： import pandas as pd train = pd.read_csv('train.csv') def do_something(data,

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pandas实现类SQL连接操作

请思考： 1 SQL的表连接有哪些方式？如何使用？ 2 pandas的merge()函数如何实现左连接（left_join）? 我创建了Python语言微信群，定位：Python语言学习和实践。...二 pandas的merge()函数实现类SQL的连接 pandas提供merge()函数可以便捷地实现类似SQL的各种连接操作。 ?...>merge函数说明文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html...left_on：指定要连接左侧数据框的列或者索引 right_on：指定要连接右侧数据框的列或者索引 left_index：使用左侧数据框的索引作为连接的key right_index：使用右侧数据框的索引作为连接的...key 三实践操练 1 导入所需库和数据集代码 # 导入所需库 import pandas as pd # 导入数据集 user_usage = pd.read_csv('.

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【Pandas】pandas的主要数据结构

1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域的常用库，它被专门设计来处理表格和混杂数据，这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。...1. pandas数据结构 pandas的数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组，它由一组数据和一组与之相关的数据标签组成。...) Out[3]: a 54.598150 b 1096.633158 c 0.006738 d 54.598150 dtype: float64 检测缺失数据 pandas...':7,'c':-5,'d':4} index_d = ['d','c','a','e'] sdata = pd.Series(sdata,index=index_d) sdata.name = 'pandas...' sdata.index.name = 'index' Out[1]: index d 4.0 c -5.0 a 4.0 e NaN Name: pandas, dtype:

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pandas中的drop函数_pandas replace函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 dropna()函数的作用是去除读入的数据中（DataFrame）含有NaN的行。...效果： >>> df.dropna() name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 注意：在代码中要保存对原数据的修改...dfs = pd.read_excel(path, sheet_name='Sheet1',index_col='seq') dfs.dropna(inplace=True) #去除包含NaN 的行...;’all’指清除全是缺失值的 thresh: int,保留含有int个非空值的行 subset: 对特定的列进行缺失值删除处理 inplace: 这个很常见,True表示直接在原数据上更改...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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pandas的使用

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。...---- 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...二、使用步骤 1.引入库代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...网络请求的数据。...---- 总结提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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Pandas的Apply函数——Pandas中最好用的函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Pandas最好用的函数 Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包，包含了许多有用的数据操作方法。...而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据，或者有该数据的接口。...仔细看pandas的API说明文档，就会发现有好多有用的函数，比如非常常用的文件的读写函数就包括如下函数： Format Type Data Description Reader Writer text...，但是我认为其中最好用的函数是下面这个函数： apply函数 apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。...，就可以用的apply函数的*args和**kwds参数，比如同样的时间差函数，我希望自己传递时间差的标签，这样每次标签更改就不用修改自己实现的函数了，实现代码如下： import pandas as

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Pandas的数据结构Pandas的数据结构

Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的...10 1 11 2 12 3 13 4 14 5 15 6 16 7 17 8 18 9 19 dtype: int64 pandas.core.series.Series...，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型索引包括列索引和行索引 [图片上传失败...

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Pandas之:深入理解Pandas的数据结构

简介本文将会讲解Pandas中基本的数据类型Series和DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。...使用Pandas需要引用下面的lib： In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd Series Series是一维带label和index...的数组。...我们使用下面的方法来创建一个Series： >>> s = pd.Series(data, index=index) 这里的data可以是Python的字典，np的ndarray，或者一个标量。.../03-python-pandas-data-structures/ 最通俗的解读，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！

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Pandas 之: 深入理解 Pandas 的数据结构

简介本文将会讲解 Pandas 中基本的数据类型 Series 和 DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。...使用 Pandas 需要引用下面的 lib： In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd 复制代码 Series Series 是一维带...label 和 index 的数组。...我们使用下面的方法来创建一个 Series： >>> s = pd.Series(data, index=index) 复制代码这里的 data 可以是 Python 的字典，np 的 ndarray...label 的数据结构，它是由 Series 组成的，你可以把 DataFrame 看成是一个 excel 表格。

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pandas的apply操作

pandas的apply操作类似于Scala的udf一样方便，假设存在如下dataframe： id_part pred pred_class...0.119208, 0.215449] other_label,other_label d2 需要把 v_id=d1 中，pred 与 pred_class 一一对应，需要将 pred 大于0.5的pred_class...取出来作为新的一列，如果小于0.5则不取出来： import pandas as pd # 提取类别 def get_pred_class(pred_class, pred): pred_class_list

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pandas中的loc和iloc_pandas loc函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...目录 pandas中索引的使用 .loc 的使用 .iloc的使用 .ix的使用 ---- pandas中索引的使用定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd...，左上角的值是5，右下角的值是9，那么这个矩形区域的值就是这两个坐标之间，也就是对应5的行标签到9的行标签，5的列标签到9的列标签，行列标签之间用逗号隔开，行标签与行标签之间，列标签与列标签之间用冒号隔开...那么，我们会想，那我们只知道要第几行，第几列的数据呢，这该怎么办，刚好，.iloc就是干这个事的 .iloc的使用 .iloc[]与loc一样，中括号里面也是先行后列，行列标签用逗号分割，与loc不同的之处是...，.iloc 是根据行数与列数来索引的，比如上面提到的得到数字5，那么用iloc来表示就是data.iloc[1,1],因为5是第2行第2列，注意索引从0开始的，同理4就是data.iloc[0,1]，

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pandas处理缺失值的函数_pandas填充缺失值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即删除NaN数据....参数说明： Parameters 说明 axis 0为行 1为列，default 0，数据删除维度 how {‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all...：删除全为nan的行 thresh int，保留至少 int 个非nan行 subset list，在特定列缺失值处理 inplace bool，是否修改源文件测试： >>>df = pd.DataFrame...NaN NaT 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT 删除至少缺少一个元素的行...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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pandas的Groupby加速

在平时的金融数据处理中，模型构建中，经常会用到pandas的groupby。...其实思路很简单，就是pandas groupby之后会返回一个迭代器，其中的一个值是groupby之后的部分pandas。...import pandas as pd from joblib import Parallel, delayed import multiprocessing import statsmodels.api...函数，这个函数其实是进行并行调用的函数，其中的参数n_jobs是使用的计算机核的数目，后面其实是使用了groupby返回的迭代器中的group部分，也就是pandas的切片，然后依次送入func这个函数中...当数据量很大的时候，这样的并行处理能够节约的时间超乎想象，强烈建议pandas把这样的一个功能内置到pandas库里面。

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Pandas中的对象

安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...as np # 检查pandas的版本号 import pandas as pd pd....Pandas对象简介如果从底层视角观察Pandas，可以把它们看成增强版的Numpy结构化数组，行列都不再是简单的整数索引，还可以带上标签。...先来看看Pandas三个基本的数据结构： Series DataFrame Index Pandas的Series对象 Pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组，可以用一个数组创建Series...values属性返回的结果和Numpy数组类似 data.values array([0.25, 0.5 , 0.75, 1. ]) index属性返回结果是一个类型为pd.Index的类数组对象 data.index

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Pandas GroupBy的使用

pandas as pd import numpy as np ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings'...9 Royals 4 2014 701 10 Royals 1 2015 804 11 Riders 2 2017 690 2 数据分组 Pandas...，该对象的索引大小与正在分组的对象的大小相同。...因此，转换返回与组块大小相同的结果。.../python_pandas_groupby.htm

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pandas中的 fillna使用（pandas.DataFrame.fillna）「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 api参考： fillna：使用指定的方法填充 NA/NaN 值。...C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4 3、将“A”、“B”、“C”和“D”列中的所有...D 0 0.0 2.0 2.0 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 NaN 1.0 NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 5、使用 DataFrame 填充时，替换沿相同的列名和相同的索引发生

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Pandas GroupBy的使用

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