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

2(个人处理几百M数据集时,方法1花时200s左右,方法2花时10s) ---- apply() 其中:设置axis = 1参数,可以逐行进行操作;默认axis=0,即逐列进行操作; 对于常见描述性统计方法 '> #逐行每个学生平均分 >>> df.apply(np.mean,axis=1) 0 87.0 1 93.0 2 85.0 3 92.5 4 87.0 5 '> 数据聚合agg() 数据聚合agg()指任何能够从数组产生标量值过程; 相当于apply()特例,可以对pandas对象进行逐行或逐列处理; 能使用agg()地方,基本上都可以使用apply Series对象进行了map()操作 通过以上分析我们可以看到,apply、agg、transform三种方法都可以对分组数据进行函数操作,但也各有特色,总结如下: apply中自定义函数对每个分组数据单独进行处理 ,再将结果合并;整个DataFrame函数输出可以是标量、Series或DataFrame;每个apply语句只能传入一个函数; agg可以通过字典方式指定特征进行不同函数操作,每一特征函数输出必须为标量

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盘点 Pandas 中用于合并数据 5 个最常用函数!

基于列合并,可以这样操作。 combine 特殊之处,在于它接受一个函数参数。此函数采用两个系列,每个系列对应于每个 DataFrame 中合并列,并返回一个系列作为相同列元素操作最终值。听起来很混乱? take_larger_square 函数对 df0 和 df1 中 a 列以及 df0 和 df1 中 b 列进行操作。 在这种情况下,df1 a 列和 b 列将作为平方,产生最终值,如上面的代码片段所示 5、append 回顾前文,我们讨论大多数操作都是针对按列来合并数据。 如果按行合并(纵向)该如何操作呢? )元素操作; append[5]:以DataFrame或dict对象形式逐行追加数据。

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    7个Pandas数据分析高级技巧

    1 用df.groupby ().iter ()分析数据样本 与Excel相比,在Jupyter Notebook中逐行或逐组地查看数据集通常比较困难。 你没有能力把每一组乘客单独分开,所以使用这种方法可以让你用一种非常简单方法分析每一组乘客: ? 2 用于数据探索和数据质量评估技巧 在数据科学中,我们常常倾向于从头开始编写我们数据分析代码。 因为所有的数据集都是不同。然而,有一个神奇 pandas_profiling 包使得这种逻辑毫无意义。这个包实际上自动化了数据探索和数据质量评估步骤!看一看: ? 但它应该是你开始分析任何数据集方式! 3 多重chain 一旦你理解了可以使用链接方法组合多个操作Pandas就变得非常有趣。链接基本上是在相同代码“行”中添加操作。 链接方法允许你把你想法“翻译”成实际操作

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    学界 | DeepMind提出关系RNN:记忆模块RMC解决关系推理难题

    在本论文中,我们首先确认了标准记忆架构在执行需要深入理解实体连接方式任务(即涉及关系推理任务)时可能会比较困难。 数据集上部分可观测强化学习任务、程序评估和语言建模任务。 (b)利用 Query 逐行共享权重 W^q、Key 逐行共享权重 W^k 和 Value 逐行共享权重 W^v,计算每个记忆单元线性投影。 该计算输出是一个新记忆,其中信息根据记忆注意力权重进行混合。MLP 被逐行应用于 MHDPA 模块输出(a),得到记忆矩阵是门控矩阵,作为核心输出或下一个记忆状态。 ? 图 2:任务。 每行描述了特定序列在每个时间步上注意力矩阵。下方文本即该序列特定任务,序列被编码,并作为模型输入。

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    资源 | Pandas on Ray:仅需改动一行代码,即可让Pandas加速四倍

    作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 此外,默认情况下,懒惰计算使每个熟悉 Pandas 调用返回一个意外结果。这些差异为 Dask 提供了更好性能配置,但对于某些用户来说,学习新 API 开销太高。 注:第一个图表明,在像泰坦尼克数据集这样小数据集上,分发数据会损害性能,因为并行化开销很大。 MAX 案例研究 为了查看逐行操作和逐列操作时三者对比结果,我们继续在相同环境中进行实验。 ? 除了在最小文件上 Pandas 是最快以外,Pandas on Ray 逐行操作速度大约是 Pandas 和 Dask 三倍。 通常情况下,Pandas on Ray 是异步运行,但是出于实验目的,我们强制执行同步,以便对 Pandas 和 Dask 进行正确评估

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    Pandas、Numpy性能优化秘籍(全)

    pandas是基于numpy数据处理工具,能更方便操作大型表格类型数据集。但是,随着数据量剧增,有时numpy和pandas速度就成瓶颈。 ,用循环逐行处理效率很低。 这时可以用apply或applymap搭配函数操作,其中apply是可用于逐行计算,而applymap可以做更细粒度逐个元素计算。 # 列a、列b逐行进行某一函数计算 df['a3']=df.apply( lambda row: row['a']*row['b'],axis=1) # 逐个元素保留两位小数 df.applymap(lambda 插件,可以直接在pandas数据上操作

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    数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas数据操作

    7.6 Pandas数据操作 原文:Operating on Data in Pandas 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Pandas 包含一些有用调整,但是:对于一元操作,如取负和三角函数,这些ufunc将保留输出中索引和列标签,对于二元操作,如加法和乘法,将对象传递给ufunc时,Pandas 将自动对齐索引。 通用函数:索引对齐 对于两个Series或DataFrame对象二元操作Pandas 将在执行操作过程中对齐索引。这在处理不完整数据时非常方便,我们将在后面的一些示例中看到。 (参见“数据计算:广播”),二维数组与其中一行之间减法是逐行应用。 在 Pandas 中,按照惯例,默认情况下逐行操作: df = pd.DataFrame(A, columns=list('QRST')) df - df.iloc[0] Q R S T 0 0 0

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    在数据框架中创建计算列

    在Python中,我们创建计算列方式与PQ中非常相似,创建一列,计算将应用于这整个列,而不是像Excel中“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列,步骤一般是:先创建列,然后为其指定计算。 其正确计算方法类似于Power Query,对整个列执行操作,而不是循环每一行。基本上,我们不会在pandas中循环一列,而是对整个列执行操作。这就是所谓“矢量化”操作。 panda数据框架中字符串操作 让我们看看下面的示例,从公司名称列中拆分中文和英文名称。df[‘公司名称’]是一个pandas系列,有点像Excel或Power Query中列。 图2 数据框架中日期时间操作 为便于演示,我们使用下面网站中数据: http://fund.eastmoney.com/company/default.html 图3 我们要计算基金公司成立年数 由于今年是2021年,我们将用它来估算公司年龄,从2021年减去每个“成立年份”。

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    数据分析 | 提升Pandas性能,让你pandas飞起来!

    Pandas是Python中用于数据处理与分析屠龙刀,想必大家也都不陌生,但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意地方,尤其是对于较大数据集而言,如果你没有适当地使用,那么可能会导致Pandas 在使用 agg 和 transform 进行操作时,尽量使用Python内置函数,能够提高运行效率。 三、对数据进行逐行操作优化 假设我们现在有这样一个电力消耗数据集,以及对应时段电费价格,如下图所示: ? ? 这里简单画了个图,大家可以结合这个图和代码好好体会是一个一个处理快,还是把能进行相同操作分开然后批量处理快。 ? def f_with_numba(x): return x * 2 def f_without_numba(x): return x * 2 #方法一:apply逐行操作 df

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    一文带你掌握常见Pandas性能优化方法,让你pandas飞起来!

    作者:易执 来源:易执 Pandas是Python中用于数据处理与分析屠龙刀,想必大家也都不陌生,但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意地方,尤其是对于较大数据集而言,如果你没有适当地使用,那么可能会导致 Pandas运行速度非常慢。 在使用 agg 和 transform 进行操作时,尽量使用Python内置函数,能够提高运行效率。 三、对数据进行逐行操作优化 假设我们现在有这样一个电力消耗数据集,以及对应时段电费价格,如下图所示: ? ? def f_with_numba(x): return x * 2 def f_without_numba(x): return x * 2 #方法一:apply逐行操作 df

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    关于Excel表操作-写入数据库操作

    Excel表要写入数据库,毕竟通过pandas操作复杂数据还是很有难度,有多少种数据库,就有多少种数据库引擎,要下载多少python数据库包,同样对Excel写入数据库操作,可以基于excel按行写入 ,也可以通过pandas处理,但pandas处理效率不高。 基于openpyxl写入数据操作包括,以下几步 1、基于表名构造一个绑定变量SQL 2、读取excel表,转换为list 3、逐行写入,最后提交 踩坑如下: cx_Oracle.DatabaseError : DPI-1043:invalid number一般是excel表出现空值 还有就是一些生僻汉字写入数据库时候,报汉字编码错误,没找到合适解决办法。 写入数据库,一定要使用sqlalchemy,操作比较简单,但效率较低。

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    python csv文件数据写入和读取(适用于超大数据量)

    但是当数据量比较大,比如有5G数据量,这个时候想要一次性对所有数据进行操作就比较困难了。所以需要逐条将数据进行处理。 import csv # 在最开始创建csv文件,并写入列名。 ,需要在循环中逐行写入数据 for i in range(100000): with open(savepath, 'a+', newline='') as csvfile: # a+表示以追加模式写入 如果没有newline='',则逐行写入数据相邻行之间会出现一行空白。读者可以自己试一试。 迭代器好处就是可以不用一次性将大量数据都读进来,而是如果你需要一条,就给迭代器一个命令让它输出一条。关于迭代器优点读者可以另行学习。 # 也可以使用pandas读取csv文件 import pandas as pd data = pd.read_csv(filepath, head=None, encoding='utf-8')

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    Pandas和SQLite提升超大数据读取速度

    ---- 让我们想象,你有一个非常大数据集,以至于读入内存之后会导致溢出,但是你想将它一部分用Pandas进行处理,如果你在某个时间点只是想加载这个数据集一部分,可以使用分块方法。 此时解决方法,就是创建一个可供搜索索引,使用SQLite就能轻松解决。 第一个方法:分块 来设想一个具体示例:你要参加某个竞选,为此,你找到了一个CSV文件,里面包含你所在城市每个选民信息。 现在,PandasDataFrame对象中有索引,但是必须要将数据读入内存,然而CSV文件太大了,内存无法容纳,于是,你想到,可以只载入你关注记录。 这就是第一个方法,进行分块。 虽然逐行加载,但是关注是比较小子集,所以需要一些开销。比如,对于只有70k数据集,在我计算机上执行上面的函数,需要574ms。2018年纽约市有460万登记选民,挨个街道查找,需要30s。 SQLite将数据保存在独立文件中,你必须管理一个SQLite数据文件,而不是CSV文件了。 用SQLite存储数据 下面演示一下如何用Pandas操作SQLite: 1.

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    Python机器学习·微教程

    包括: 使用python列表 使用numpy array数组操作 使用matplotlib简单绘图 使用pandas两种数据结构Series和DataFrame # 导入各个库 import numpy 有以下几点操作: 使用head()和tail()函数查看数据样本 使用shape属性查看数据规格 使用dtypes属性查看每个变量数据类型 使用describe()函数查看数据描述 使用corr()函数计算各个变量之间相关性 有以下几点操作: 使用hist()方法创建每个变量直方图 使用plot(kind='box')方法创建每个变量箱图 使用plotting.scatter_matrix()方法创建矩阵散点图 # Load 验证数据取自训练数据,但不参与训练,这样可以相对客观评估模型对于训练集之外数据匹配程度。 模型在验证数据中评估常用是交叉验证,又称循环验证。 它将原始数据分成K组(K-Fold),将每个子集数据分别做一次验证集,其余K-1组子集数据作为训练集,这样会得到K个模型。

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    7天速成、免费学习,这套Python入门课我收藏了丨资源帖

    这种高级编程语言,相比前编程明星C++和Java等更简单易操作。KDnuggets调查显示,目前Python已成为最受AI从业者欢迎语言。 ? 比如在第一小节中,课程以一段具体代码入手,逐行解释每一行指令对应动作,并逐行解释在代码块中不同行具体作用。 ? 细致程度如同高中数学老师在你耳边重复“奇变偶不变,符号看象限”。想要课程地址? 此外,还有7小时了解数据可视化,3小时入坑SQL,4小时学习Pandas等一系列课程。 ? 小时了解深度学习: https://www.kaggle.com/learn/deep-learning 3小时喜提SQL: https://www.kaggle.com/learn/sql 4小时get Pandas : https://www.kaggle.com/learn/pandas 7小时搞懂数据可视化: https://www.kaggle.com/learn/data-visualisation 以上课程汇总

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    pandas100个骚操作:生成器__iter__分析数据样本

    大家好,我是你们东哥。 本篇是pandas100个骚操作系列第 5 篇:生成器__iter__分析数据样本 系列全部内容请看文章标题下方pandas100个骚操作」话题,订阅后可更新可第一时间推送文章。 ---- 在Jupyter Notebook中通常很难像使用Excel一样难逐行或逐个组地浏览数据集。 一个非常有用技巧是使用 generator 生成器和Ctrl + Enter组合,而不是我们常规Shift + Enter运行整个单元格。这样做就可以很方便地迭代查看同一单元格中不同样本了。 正常分析时候,所有乘客都混在一起,我们是不能单独地隔离每组乘客,使用这种方法就可以非常简单地分析一组乘客。 ? ----

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    仅需添加一行代码,即可让Pandas加速四倍 | Pandas on Ray

    之于Pandas DataFrame,一个基本想法就是根据不同CPU内核数量将DataFrame分成几个不同部分,让每个核单独计算。最后再将结果相加,这在计算层面来讲,运行成本比较低。 ? 而在双核系统中(右),每个节点处理5个任务,处理速度提高一倍。 这其实也就是Modin原理,将 DataFrame分割成不同部分,而每个部分由发送给不同CPU处理。 将多个DataFrame串联起来在Pandas中是很常见操作,需要一个一个地读取CSV文件看,再进行串联。Pandas和Modin中pd.concat()函数能很好实现这一操作Pandas逐行逐列地去浏览,找到NaN值,再进行替换。使用Modin就能完美解决重复运行简单操作问题。 下列表格对比展示了笔者分别使用Pandas和Modin做测试运行时间。 如图所示,在一些操作中,Modin速度明显要快一些,通常是读取数据,查询数值时候。

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    Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

    ,大部分情况下都会使用Pandas进行操作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、逐列和逐元素操作(例如,机器学习中特征工程阶段)。 这个操作需要对每个样本(行)进行计算,我们使用apply并指定axis=1来完成,代码和图解如下: def BMI(series): weight = series["weight"] 3.2 applymap方法 applymap是另一个DataFrame中可能会用到方法,它会对DataFrame中每个单元格执行指定函数操作,如下例所示: df = pd.DataFrame(

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