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Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...那么，在列中对每个学生进行循环？不！记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

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Pandas库的基础使用系列---获取行和列

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel("..

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十七)：按条件选择，就是这么简单

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas numpy.where 方法 Excel 函数中有一个初学者都能马上学会的函数——IF 函数，而在 pandas...由于需要使用 numpy 的方法，因此代码的开始需要导入 numpy 包: import pandas as pd import numpy as np ---- 场景 如下学生成绩表： 高于等于...时的返回，第三参数是当第一条件为 false 时的返回 在使用 numpy.where 方法时的逻辑与上述 Excel 的 IF 函数一致： df = pd.read_excel('data.xlsx...', 'sp1') df['res'] = np.where(df.成绩>=60,'是','否') df 行2：np.where 各个参数都能接受 pandas 的列(Series) ---- 性能优越...numpy 或 pandas 内置方法，会差上几十上百倍 ---- 总结 本文重点： numpy.where 函数的使用方式与 Excel 的 IF 函数一致

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在pandas中使用pipe()提升代码可读性

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...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...(data, # 先删除data中指定列 columns=dummy_columns, drop_first=True...("str")', engine='python') # 删除指定列 .drop(columns=['PassengerId', 'Name', 'Cabin', 'Ticket'])...「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'

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在pandas中使用pipe()提升代码可读性

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...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...中指定列 columns=dummy_columns, drop_first=True) )...return data # 链式流水线 ( train # 将Pclass列转换为字符型以便之后的哑变量处理 .eval('Pclass=Pclass.astype("str"...)', engine='python') # 删除指定列 .drop(columns=['PassengerId', 'Name', 'Cabin', 'Ticket']) #

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使用Pandas实现1-6列分别和第0列比大小得较小值

一、前言 前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下： 下图是他的原始代码截图： 二、实现过程 其实他这个代码，已经算实现了，如果分别进行定义的话...，每一列做一个变量接收，也是可以实现效果的，速度上虽然慢一些，但是确实可行。...，如下所示： df['min'] = df[['标准数据', '测试1']].min(axis=1) print(df['min']) 后来【dcpeng】还给了一个代码，如下所示： import pandas...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果...当然这里取巧了，使用了字符串格式化。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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如何使用pandas读取txt文件中指定的列(有无标题)

我的需求是取出指定的列的数据，踩了些坑给研究出来了。...补充知识：关于python中pandas读取txt文件注意事项 语法：pandas.read_table() 参数： filepath_or_buffer 文件路径或者输入对象 sep 分隔符，默认为制表符...names 读取哪些列以及读取列的顺序，默认按顺序读取所有列 engine 文件路径包含中文的时候，需要设置engine = ‘python’ encoding 文件编码，默认使用计算机操作系统的文字编码...na_values 指定空值，例如可指定null,NULL,NA,None等为空值 常见错误：设置不全 import pandas data = pandas.read_table(‘D/anaconda...以上这篇如何使用pandas读取txt文件中指定的列(有无标题)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。 我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...现在的numpy.where()，只查看数组中的原始数据，而不必负责Pandas Series带来的内容，如index或其他属性。这个小的变化通常会在时间上产生巨大的差异。 各位！...我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...你可以使用.map()在向量化方法中执行相同的操作。 3、日期 有时你可能需要做一些日期计算（确保你的列已经转换为datetime对象）。这是一个计算周数的函数。

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解决KeyError: “Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no long

Pandas库进行数据处理时，我遇到了一个错误：​​KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer...当我们使用列表（或其他可迭代对象）传递给.loc或[]索引器时，Pandas在查找标签时可能会遇到缺失的标签，这会导致KeyError。...然后，我们使用了方法一和方法二中的一种方式来解决​​KeyError​​错误。最后，我们打印出筛选后的订单数据。...可以使用单个标签或标签列表来选择列。...需要注意的是，在Pandas中，索引器​​.loc​​和​​[]​​可以实现更灵活的选择和筛选操作，还可以使用切片操作（如​​df.loc[:, 'column1':'column2']​​）来选择连续的行或列

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【Python基础】在pandas中使用pipe()提升代码可读性

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...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...(data, # 先删除data中指定列 columns=dummy_columns, drop_first=True...("str")', engine='python') # 删除指定列 .drop(columns=['PassengerId', 'Name', 'Cabin', 'Ticket'])...「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'

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使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列

一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示...import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'data': ['A1', 'D3', 'B2', 'C4', 'A1', 'A2', 'B2', 'B3',...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答，代码和结果如下图所示。...for k, v in Counter(df['data']).items()], []) 运行之后，结果如下图所示： 方法三 【瑜亮老师】从其他群分享了一份代码，代码如下图所示： import pandas...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共6个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，

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解决Pandas KeyError: “None of )] are in the “问题

解决Pandas KeyError: "None of [Index([…])] are in the [columns]"问题 摘要 在使用Pandas处理数据时，我们可能会遇到一个常见的错误，即尝试从...DataFrame中选择不存在的列时引发的KeyError。...，我们就会收到以下错误消息： KeyError: "None of [Index(['title', 'url', 'postTime', 'viewCount', 'collectCount', 'diggCount...你可以使用以下代码来查看df的所有列名： print(df.columns) 2. 选择存在的列 为了确保代码的健壮性，我们可以选择那些确实存在的列，而不是硬编码我们想要的列名。...总结 在使用Pandas处理数据时，我们必须确保我们尝试访问的列确实存在于DataFrame中。通过动态地选择存在的列，我们可以确保代码的健壮性，即使数据源的结构发生了变化。

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python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame类型...下面是简单的例子使用验证： import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...，只有当行索引不是数字索引时才可以使用，否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型 Out[11]: a b c d...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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pandas中ix的使用详细讲解

(这句话有些绕口，没关系，关于ix特点，后面会详细讲解) 1 使用ix切分Series 请注意：在pandas版本0.20.0及其以后版本中，ix已经不被推荐使用，建议采用iloc和loc实现ix。...那么，给ix一个整型数字，ix会立即使用iloc操作，而不是报KeyError错误。...2 在Dataframe中使用ix实现复杂切片 有时候，在使用Dataframe进行切片时，我们想混合使用标签和位置来对行和列进行切片。那么，应该怎么操作呢？...我们可以使用标签来切分行，使用位置来切分列（请注意：因为4并不是列的名字，因为ix在列上是使用的iloc）。...到此这篇关于pandas中ix的使用详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关pandas ix内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

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