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Pandas进阶修炼120题，给你深度和广度的船新体验

，min函数，因为我们的数据中是20k-35k这种字符串，所以需要先用正则表达式提取数字 import re # 方法一：apply + 自定义函数 def func(df): lst = df....修改列名为col1,col2,col3 df.columns = ['col1','col2','col3'] 89.提取第一列中不在第二列出现的数字 df['col1'][~df['col1']....isin(df['col2'])] 90.提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字 temp = df['col1'].append(df['col2']) temp.value_counts().index...[:3] 91.提取第一列中可以整除5的数字位置 np.argwhere(df['col1'] % 5==0) 92.计算第一列数字前一个与后一个的差值 df['col1'].diff().tolist...() 93.将col1,col2,clo3三列顺序颠倒 df.ix[:, ::-1] 94.提取第一列位置在1,10,15的数字 df['col1'].take([1,10,15]) # 等价于 df.iloc

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...重设索引，但原始索引保留为新列。我们可以在重置索引时将其删除。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...Geography列的内存消耗减少了近8倍。 24.替换值 替换函数可用于替换DataFrame中的值。 ? 第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 我们可以使用字典进行多次替换。 ?...在计算元素的时间序列或顺序数组中的变化百分比时很有用。 ? 从第一元素（4）到第二元素（5）的变化为％25，因此第二个值为0.25。

10.6K10
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Pandas进阶修炼120题｜完整版

从读取数据到高级操作全部包含，希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法，当然如果你是高手，也欢迎尝试给出与答案不同的解法。...] 35 数据处理 题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列 难度：⭐⭐ 答案 df['test'] = df['education']+df['createTime'] 36 数据处理 题目：将...题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ 答案 df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])] 90 数据提取 题目：提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字...难度：⭐⭐⭐ 答案 temp = df['col1'].append(df['col2']) temp.value_counts().index[:3] 91 数据提取 题目：提取第一列中可以整除5的数字位置...() 93 数据处理 题目：将col1,col2,clo3三列顺序颠倒 难度：⭐⭐ 答案 df.ix[:, ::-1] 94 数据提取 题目：提取第一列位置在1,10,15的数字 难度：⭐⭐ 答案 df

11.7K106

STATA Tidbits：Macro Extended Functions

前言 宏(Macro)是STATA程序中很重要的概念，主要用来在循环语句中对一系列变量名称或者数字进行替代，从而减少机械重复。在这些基础用法之外，STATA提供了一些宏的函数，来增强宏的功能。...0 sum gear_ratio if rep78 > 2 sum mpg if rep78 > 5 当每列变量从三个增加到三十个甚至更多时，上述代码就会变得异常臃肿。...处理画图或者制表时的提取变量标签 varlabel 第二种函数是 varlabel，用来提取变量的标签。该函数的应用场景非常广泛，我们举一个例子说明。假设有如下数据 ?...问题来了，上述代码生成的变量名称是productID1,productID2等，如果我们希望用产品的内容来命名每个变量该如何实现呢？...最后，使用rename即可达到用产品名来命名变量的目的。 最后的效果如图： ?

1.4K41

神经网络批处理 | PyTorch系列（十九）

在上一节中，我们了解了前向传播以及如何将单个图像从训练集中传递到我们的网络。...在上一节中，当我们从训练集中提取单个图像时，我们不得不unsqueeze() 张量以添加另一个维度，该维度将有效地将单例图像转换为一个大小为1的batch。...(batch size, number of prediction classes) 第一维的元素是长度为十的数组。这些数组元素中的每一个包含对应图像每个类别的十个预测。 第二维的元素是数字。...argmax() 函数的作用是查看这十组中的每组，找到最大值，然后输出其索引。 对于每组十个数字： 查找最大值。...输出指标 对此的解释是，对于批次中的每个图像，我们正在找到具有最高值的预测类别（每列的最大值）。这是网络预测的类别。

2.7K30

一场pandas与SQL的巅峰大战（二）

需要从订单时间ts或者orderid中截取。在pandas中，我们可以将列转换为字符串，截取其子串，添加为新的列。...代码如下图左侧所示，我们使用了.str将原字段视为字符串，从ts中截取了前10位，从orderid中截取了前8位。经验表明有时在.str之前需要加上astype，能够避免不必要的麻烦。...这一节我们来研究提取包含特定字符的字段。...我定义了两个函数，第一个函数给原数据增加一列，标记我们的条件，第二个函数再增加一列，当满足条件时，给出对应的orderid，然后要对整个dataframe应用这两个函数。...在pandas中，我们采用的做法是先把原来orderid列转为字符串形式，并在每一个id末尾添加一个逗号作为分割符，然后采用字符串相加的方式，将每个uid对应的字符串类型的订单id拼接到一起。

2.3K20

玩转数据处理120题｜Pandas版本

['categories'] # 等价于 df.drop(columns=['categories'], inplace=True) 35 数据处理 题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列 难度：...题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ Python解法 df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])] 90 数据提取 题目：提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字...难度：⭐⭐⭐ Python解法 temp = df['col1'].append(df['col2']) temp.value_counts()[:3] 91 数据提取 题目：提取第一列中可以整除5的数字位置...].diff().tolist() 93 数据处理 题目：将col1,col2,clo3三列顺序颠倒 难度：⭐⭐ Python解法 df.iloc[:, ::-1] 94 数据提取 题目：提取第一列位置在...', usecols=['positionName', 'salary'],nrows = 10) 102 数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于

7.4K40

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

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...我们知道apply()在运算时实际上仍然是一行一行遍历的方式，因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很舒服。...其主要使用到的参数为by，这个参数用于传入分组依据的变量名称，当变量为1个时传入名称字符串即可。...其传入的参数为字典，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作...，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字： data.groupby(['year','

4K30

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

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...结合tqdm给apply()过程添加进度条 我们知道apply()在运算时实际上仍然是一行一行遍历的方式，因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很舒服。...其主要使用到的参数为by，这个参数用于传入分组依据的变量名称，当变量为1个时传入名称字符串即可。...其传入的参数为字典，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字

4.9K10

Pandas进阶修炼120题｜当Pandas遇上NumPy

题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ 答案 df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])] 90 数据提取 题目：提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字...难度：⭐⭐⭐ 答案 temp = df['col1'].append(df['col2']) temp.value_counts().index[:3] 91 数据提取 题目：提取第一列中可以整除5的数字位置...() 93 数据处理 题目：将col1,col2,clo3三列顺序颠倒 难度：⭐⭐ 答案 df.ix[:, ::-1] 94 数据提取 题目：提取第一列位置在1,10,15的数字 难度：⭐⭐ 答案 df...['col1'].take([1,10,15]) 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置 难度：⭐⭐⭐⭐ 备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字 答案 tem = np.diff(np.sign...] > 50]= '高' 100 数据计算 题目：计算第一列与第二列之间的欧式距离 难度：⭐⭐⭐ 备注 不可以使用自定义函数 答案 np.linalg.norm(df['col1']-df['col2'

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MySQL(4) 数据库增删改查SQL语句(整理集合大全)

，则使用空格自动填充到设定的长度 char类型：不可变字符，设定的长度就是规定当前字段能存的数据的最大长度，若超出长度，则会报错，若没有达到长度，使用空格填充到设定的长度 varchar：可变字符，...( 列 between 条件1 and 条件2 ); //同样表示不在这个区间 集合查询( 判断列的值是否在指定的集合中 ) where 列 in(值1,值2); //列中的数据是...'%0%'; //表示数据中包含0 _：表示一个字符，可多次使用，示例： where 列 like '%0_'; //数据结尾第二位是0 结果排序( 对查询出的结果按照一列或多列进行升序还是降序排列...3条数据 第一页: SELECT * FROM 表名 LIMIT 0,3 –0,1,2 第二页: SELECT * FROM 表名 LIMIT 3,3 –3,4,5 第三页: SELECT.....on后依次添加join..on即可,inner关键字可被省略 外连接：左外连接、右外连接、全外连接 左外连接:以左边表为主，返回左边表中所有数据，若右表中无数据，则显示为NULL，请参考实际查询结果来理解

2K20

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

（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据而不是Series.apply()那样每次处理单个值），注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis...● 结合tqdm给apply()过程添加进度条 　　我们知道apply()在运算时实际上仍然是一行一行遍历的方式，因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很舒服，在（数据科学学习手札53）Python...()之前添加tqdm.tqdm.pandas(desc='')来启动对apply过程的监视，其中desc参数传入对进度进行说明的字符串，下面我们在上一小部分示例的基础上进行改造来添加进度条功能： from...当变量为1个时传入名称字符串即可，当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组...，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作，对v2列进行中位数

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玩转数据处理120题｜R语言版本

难度：⭐ R解法 df <- df[,-4] # 提高可读性可采用如下代码 df % select(-c('categories')) 35 数据处理 题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列...题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ R语言解法 df[!...(df$col1 %in% df$col2),1] 90 数据提取 题目：提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字 难度：⭐⭐⭐ R语言解法 count(unlist(c(df$col1,df$col2...))) %>% arrange(desc(freq)) %>% filter(row_number() <= 3) 91 数据提取 题目：提取第一列中可以整除5的数字位置 难度：⭐⭐⭐ R语言解法...(col3,col2,everything()) 94 数据提取 题目：提取第一列位置在1,10,15的数字 难度：⭐⭐ R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置

8.7K10

POLARDB IMCI 白皮书 云原生HTAP 数据库系统 一 列式数据是如何存储与处理的

例如，当查询语句指定WHERE子句谓词时，可以使用所引用列的包元数据来检查是否可以跳过对该包的扫描。 为了更好地理解在数据包上进行DML操作的流程，现在我们描述如何在列索引数据结构上进行DML操作。...首先，列索引从其部分Packs中分配一个空的RID。其次，定位器通过主键更新插入的行的新RID（即在LSM树中添加新记录）。然后，列索引将行数据写入空槽中（例如，图4中行组N内的数据包）。...之后，从定位器中删除PK和RID之间的映射以确保数据一致性。 • 压缩：当部分包达到最大容量并且需要减少空间消耗时，其被转换为数据包，然后压缩到磁盘中。压缩过程采用写时复制模式，以避免访问争用。...对于各种数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。...• 压缩：当部分包达到最大容量并且需要减少空间消耗时，其被转换为数据包，然后压缩到磁盘中。压缩过程采用写时复制模式，以避免访问争用。

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Shell实用工具

提取文件中第一列,第三列, 枚举查找 cut cut1.txt -d " " -f 1,3 ? 提取文件中第二列,第三列,第四列, 范围查找 ?...提取文件中第一列后面所有列的数据 cut cut1.txt -d " " -f 2- ?...演示3：在最后一行前或后添加hello 在最后一行后面添加hello sed '$ahello' sed.txt $a: 最后一行后面添加 ?...截取某个文件中的列, 重点是按照列分割, 这个命令不适合截取文件中有多个空白字符的字段 sed： 增删改查数据. sed用于在文件中以行来截取数据进行增删改查 awk：截取分析数据....可以在某个文件中是以竖列来截取分析数据, 如果字段之间含有很多空白字符也可以获取需要的数据, awk是一种语言,可以深入分析文件数据 Shell好用的工具：sort 介绍 sort命令是在Linux里非常有用

7.8K10

MySQL 教程上

group by: 对 SELECT 查询出来的结果集按照某个字段或者表达式进行分组，获得一组组的集合，然后从每组中取出一个指定字段或者表达式的值。...匹配字符类 存在找出你自己经常使用的数字、所有字母字符或所有数字字母字符等的匹配。为更方便工作，可以使用预定义的字符集，称为字符类（character class）。...它使用的是列的位置，因此 SELECT 中的第一列（不管其列名）将用来填充表列中指定的第一个列，第二列将用来填充表列中指定的第二个列，如此等等。这对于从使用不同列名的表中导入数据是非常有用的。...这样就可以保留数据库中已经存在数据，达到在间隙中插入数据的目的。...这显然要求你在插入 orders 行之后，插入 orderitems 行之前知道生成的order_num。 那么，如何在使用AUTO_INCREMENT列时获得这个值呢？

3.4K10

Linux学习-文件排序和FASTA文件操作

设置新的环境变量时一般要包含原始的环境变量，不能覆盖；2. 注意自己的目录和系统环境变量的目录的顺序，想让哪个先被找到，就先放哪个。...如果想按数字大小排序，需添加-n参数。...ct@ehbio:~$ cat test2 > a > b > c > b > a > e > d > a > END # 第一列为每行出现的次数，第二列为原始的行 ct@ehbio:...OFS: 输出文件的列分隔符 (output file column separtor)；FS为输入文件的列分隔符 (默认为空白字符)。awk中的列从第1到n列，分别记录为$1, $2 … $n。...1 d 1 e 1 b 2 a 3 # 第二列按数值大小排序 # 第二列相同的再按第一列的字母顺序的逆序排序 (-r) # 注意看前3行的顺序与上一步结果的差异 ct@

2.3K100

Pandas 25 式

这样就可以生成 DataFrame 了，但如果要用非数字形式的列名，需要强制把字符串转换为列表， 再把这个列表传给 columns 参数。 ?...把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ? 这个 DataFrame 里的数字其实是以字符串形式保存的，因此，列类型是 object。 ?...与 read_csv() 函数类似， read_clipboard() 会自动检测列名与每列的数据类型。 ? ? 真不错！pandas 自动把第一列当设置成索引了。 ?...这里包含了两列，第二列包含的是 Python 整数列表。 要把第二列转为 DataFrame，在第二列上使用 apply() 方法，并把结果传递给 Series 构建器。 ?...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。

8.4K00

Excel公式练习：查找每行中的最小值并求和（续）

在《Excel公式练习：查找每行中的最小值并求和》中，我们提供的示例数据每行只有2列，如果数据有3列，又如何求每行最小值之和呢？ 本次的练习是：如下图1所示，求每行最小值之和。...2.将其与ROW函数结合，乘以足够大的数字，使RANK值即使在组合后也不会改变。使用ROW函数可自动确保结果值按行分组，从而更容易提取行最大值。...3.从第一个值开始，通过查看数组中的每n个值来提取行最大值，其中n是原始数据集中的列数。...因为RANK函数从秩1开始（对于最大的数据值），当它向下移动数据集时，分配更高的秩值，当涉及到重复时，它将相同的秩分配给相同数据值的所有重复实例，然后在将下一个秩分配给数据集中下一个较小的值时跳过秩。...提取上述秩值很简单，使用MOD函数，与之前使用的乘数值相同。 剩下的就是使用这个最终的秩数组作为LARGE函数的第二个参数，而原始数据集作为第一个参数。

2.2K40

【基础】R语言2：数据结构

数据类型数值型：用于直接计算加减乘除字符串型：可以进行连接，转换，提取等逻辑型：真或假日期型等R对象R语言中的变量可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数甚至图形对象都拥有某种模式，描述此对象是如何储存的...x[-19] #不输出第19个元素x[c(4:18)] #输出x中第4-18个元素x[c(1,2,3,4,5)] #输出x中第1,2,3,4,5个元素逻辑向量索引y <- c(1:10...1.直接添加x<-c(1:100)x[101]<-1012.批量添加v<-1:3v1 2 3v[c(4,5,6)]<-c(4,5,6)v1 2 3 4 5 6 3.中间出现空值v[8]<-4v1 2 3...#labels：指定各水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串 #exclude：指定要转换为缺失值(NA)的元素值集合 #ordered：取真值时表示因子水平是有次序的(按编码次序)cut()函数连续取值的变量...h <- c(165, 170, 168, 172, 159)tapply(h, sex, mean)## 男 女 ## 168.3333 164.5000第一自变量h与与第二自变量

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