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Pandas数据分组函数应用(df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap())

文章目录 apply()函数 介绍 样例 性能比较 apply() 数据聚合agg() 数据转换transform() applymap() 将自己定义或其他库函数应用于Pandas对象,有以下...3种方法: apply():逐行或逐列应用该函数 agg()和transform():聚合和转换 applymap():逐元素应用函数 apply()函数 介绍 apply函数pandas里面所有函数自由度最高函数...这个函数需要自己实现,函数传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series数据 结构传入给自己实现函数,我们在函数实现对Series不同属性之间计算,返回一个结果...(np.mean,axis=1)) apply()返回结果与所用函数是相关: 返回结果是Series对象:如上述例子应用均值函数...,将返回于原始DataFrame大小不同DataFrame,返回结果: 在列索引上第一级别是原始列名 在第二级别上是转换函数名 >>> df.transform([lambda x:x-x.mean

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pandas窗口处理函数

滑动窗口处理方式在实际数据分析中比较常用,在生物信息,很多算法也是通过滑动窗口来实现,比如经典质控软件Trimmomatic, 从序列5'端第一个碱基开始,计算每个滑动窗口内碱基质量平均值...在pandas,提供了一系列按照窗口来处理序列函数。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口大小,在rolling系列函数,窗口计算规则并不是常规向后延伸...以上述代码为例,count函数用于计算每个窗口内非NaN值个数,对于第一个元素1,再往前就是下标-1了,序列不存在这个元素,所以该窗口内有效数值就是1。...对于expanding系列函数而言,rolling对应函数expanding也都有,部分函数示例如下 >>> s.expanding(min_periods=2).mean() 0 NaN 1 1.5

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IDEA调试Topology出现错误

在IDEAmaven项目中编写Topology出错: NoClassFound找不到主类:解决– 在pom.xml,找到storm,添加compi kafkatopic不新建也可以使用...logs文件夹server.log kafka主题日志才在自己自定义目录 2017-03-01 17:23:12.906 o.a.s.u.NimbusClient [WARN] Using...Please update your storm.yaml so it only has config nimbus.seeds 错误原因:更改UI端口只修改了nimbus,没有修改supervisor...是因为之前提交topo有slf4j错误,再次开启storm时就会自动运行[叙述不恰当]而出错 改:删掉之 (使用storm kill不行,因为nimbus已经出错启动不起来了,故而直接删除掉相关文件...) 下图如是:tzl.jar和tzl-depend.jar是之前提交错误任务,其有slf4j错误,在启动时好像storm命令会扫描整个目录文件 解决:删掉后,storm nimbus & 完美运行

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pandasloc和iloc_pandas loc函数

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...目录 pandas索引使用 .loc 使用 .iloc使用 .ix使用 ---- pandas索引使用 定义一个pandasDataFrame对像 import pandas as pd....loc[],括号里面是先行后列,以逗号分割,行和列分别是行标签和列标签,比如我要得到数字5,那么就就是: data.loc["b","B"] 因为行标签为b,列标签为B,同理,那么4就是data...5,右下角值是9,那么这个矩形区域值就是这两个坐标之间,也就是对应5行标签到9行标签,5列标签到9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,记住,.loc...那么,我们会想,那我们只知道要第几行,第几列数据呢,这该怎么办,刚好,.iloc就是干这个事 .iloc使用 .iloc[]与loc一样,括号里面也是先行后列,行列标签用逗号分割,与loc不同之处是

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10快速入门Query函数使用Pandas查询示例

pandas.query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单方法,特别是在查询条件很多时候,在本文中整理了10个示例,掌握着10个实例你就可以轻松使用query函数来解决任何查询问题。...在开始之前,先快速回顾一下pandas -查询函数query。查询函数用于根据指定表达式提取记录,并返回一个新DataFrame。表达式是用字符串形式表示条件或条件组合。...除此以外, Pandas Query()还可以在查询表达式中使用数学计算 查询简单数学计算 数学操作可以是列加,减,乘,除,甚至是列中值或者平方等,如下所示: 示例6 df.query("Shipping_Cost...查询内置函数 Python内置函数,例如SQRT(),ABS(),Factorial(),EXP()等,也可以在查询表达式中使用。...日期时间列过滤 使用Query()函数在日期时间值上进行查询唯一要求是,包含这些值列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据,OrderDate列是日期时间,但是我们df其解析为字符串

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10个快速入门Query函数使用Pandas查询示例

pandas.query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单方法,特别是在查询条件很多时候,在本文中整理了10个示例,掌握着10个实例你就可以轻松使用query函数来解决任何查询问题。...在开始之前,先快速回顾一下pandas -查询函数query。查询函数用于根据指定表达式提取记录,并返回一个新DataFrame。表达式是用字符串形式表示条件或条件组合。...在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE数据子集或记录。所以要过滤pandas DataFrame,需要做就是在查询函数中指定条件即可。...除了数学操作,还在查询表达式中使用内置函数查询内置函数 Python内置函数,例如SQRT(),ABS(),Factorial(),EXP()等,也可以在查询表达式中使用。...日期时间列过滤 使用Query()函数在日期时间值上进行查询唯一要求是,包含这些值列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据,OrderDate列是日期时间,但是我们df其解析为字符串

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pandas dataframe explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析过程,我们常常会遇到将一行数据展开成多行需求,多么希望能有一个类似于 hive sql explode 函数。 这个函数如下: Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开,使得原来每一行展开成一行或多行。...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas字典/列表拆分为单独列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...explode函数用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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pandas字符串处理函数

pandas,通过DataFrame来存储文件内容,其中最常见数据类型就是字符串了。针对字符串,pandas提供了一系列函数,来提高操作效率。...这些函数可以方便操作字符串类型Series对象,对数据框某一列进行操作,这种向量化操作提高了处理效率。pandas字符串处理函数以str开头,常用有以下几种 1....去除空白 和内置strip系列函数相同,pandas也提供了一系列去除空白函数,用法如下 >>> df = pd.DataFrame([' A', ' B', 'C ', 'D ']) >>> df...拼接 通过str.cat函数来实现,用法如下 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame(['A', 'B', 'C', 'D']) >>> df...,完整字符串处理函数请查看官方API文档。

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dblink嵌套场景下 查询出现:ORACLE ORA-00600错误解决

前段时间在做oracle查询时候遇到了一个非常奇怪现象,现将现象和解决过程记录下来,以备查看: 环境描述:A数据库通过dblink访问B数据库视图,B数据库视图数据是通过Bdblink连接到...现象描述:在程序里通过jdbc连接A数据库,查询B数据库视图,报错:ORA-00600: internal error code, arguments: [kxxx], [], [], [], [],...[], [], [], [], [], [], [], 排错过程:用C#写了个小程序连接测试,发现也是报这个异常,随后通过plsql测试了一下,发现在plsql查询如果结果集不大于4行,就能查到,否则也是报...ORA-00600: internal error code, arguments: [xxxx], [], [], [], [], [], [],但是第一个[]里面的错误不一样。...当时觉得很奇怪,后来网上查询信息表示这可能是oracle11gR2bug,必须升级到11.2.0.2以上版本才行,检查了一下当前A数据库版本:11.2.0.1,抱着试试看态度准备从oracle

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详解pythonpandas.read_csv()函数

前言 在Python数据科学和分析领域,Pandas库是处理和分析数据强大工具。 pandas.read_csv()函数Pandas库中用于读取CSV(逗号分隔值)文件函数之一。...本文中洲洲将进行详细介绍pandas.read_csv()函数使用方法。 一、Pandas库简介 pandas是一个Python包,并且它提供快速,灵活和富有表现力数据结构。...自动和显式数据处理:Pandas能够自动处理大量数据,同时允许用户显式地控制数据处理细节。 时间序列分析:Pandas提供了对时间序列数据丰富支持,包括时间戳自动处理和时间序列窗口函数。...时间序列功能:使用date_range、resample等函数处理时间序列数据。 绘图功能:Pandas内置了基于matplotlib绘图功能,可以快速创建图表。...df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['Name', 'Occupation']) 3.3 处理缺失数据 CSV文件可能包含缺失数据,pandas.read_csv

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总结100个Pandas序列实用函数

在分享《Pandas模块,我觉得掌握这些就够用了!》后有很多读者朋友给我私信,希望分享一篇关于Pandas模块序列各种常有函数使用。...经过一段时间整理,本期将分享我认为比较常规100个实用函数,这些函数大致可以分为六类,分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...❆ 统计汇总函数 数据分析过程,必然要做一些数据统计汇总工作,那么对于这一块数据运算有哪些可用函数可以帮助到我们呢?具体看如下几张表。 ? ?...❆ 数据清洗函数 同样,数据清洗工作也是必不可少工作,在如下表格罗列了常有的数据清洗函数。 ?...❆ 数据筛选 数据分析如需对变量数值做子集筛选时,可以巧妙使用下表几个函数,其中部分函数既可以使用在序列身上,也基本可以使用在数据框对象。 ?

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总结100个Pandas序列实用函数

本期将分享我认为比较常规100个实用函数,这些函数大致可以分为六类,分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...❆ 统计汇总函数 数据分析过程,必然要做一些数据统计汇总工作,那么对于这一块数据运算有哪些可用函数可以帮助到我们呢?具体看如下几张表。 ? ?...# 统计z个元素频次 print(z.value_counts()) a = pd.Series([1,5,10,15,25,30]) # 计算a各元素累计百分比 print(a.cumsum...❆ 数据清洗函数 同样,数据清洗工作也是必不可少工作,在如下表格罗列了常有的数据清洗函数。 ?...❆ 数据筛选 数据分析如需对变量数值做子集筛选时,可以巧妙使用下表几个函数,其中部分函数既可以使用在序列身上,也基本可以使用在数据框对象。 ?

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总结100个Pandas序列实用函数

经过一段时间整理,本期将分享我认为比较常规100个实用函数,这些函数大致可以分为六类,分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...❆ 统计汇总函数 数据分析过程,必然要做一些数据统计汇总工作,那么对于这一块数据运算有哪些可用函数可以帮助到我们呢?具体看如下几张表。 ? ?...# 统计z个元素频次 print(z.value_counts()) a = pd.Series([1,5,10,15,25,30]) # 计算a各元素累计百分比 print(a.cumsum...❆ 数据清洗函数 同样,数据清洗工作也是必不可少工作,在如下表格罗列了常有的数据清洗函数。 ?...❆ 数据筛选 数据分析如需对变量数值做子集筛选时,可以巧妙使用下表几个函数,其中部分函数既可以使用在序列身上,也基本可以使用在数据框对象。 ?

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总结100个Pandas序列实用函数

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