/usr/bin/python3 import pandas as pd # 如果x小于threshold就等于1，否则等于0 def juege_threshold(x,threshold):...return 1 if x<=threshold else 0 data_dict={"values":[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19]} data_df=pd.DataFrame...(data_dict) print(data_df) data_df["values_7"]=data_df["values"].apply(juege_threshold,threshold=7)...data_df["values_10"]=data_df["values"].apply(juege_threshold,threshold=10) print(data_df)
这篇文章主要讲解DataFrame、Series对象的apply方法。...Series对象的str.split方法的返回值数据类型为Series，Series中的每一个值的数据类型为list。...Series对象的apply方法和pd.Series方法结合自动实现Series对象转换为DataFrame对象。...image.png 4.DataFrame对象的apply方法 DataFrame对象的apply方法有非常重要的2个参数。...DataFrame对象的apply方法中的axis关键字参数默认为0。 指定axis=0，运行的效果与不指定axis的值相同，如下图所示： ?
将其Nan全部填充为0，这时再打印的话会发现根本未填充，这是因为没有加上参数inplace参数。
今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。...函数与映射 pandas的另外一个优点是兼容了numpy当中的一些运算方法和函数，使得我们也可以将一些numpy当中的函数运用在DataFrame上，这样就大大拓展了使用方法以及运算方法。...比如我们想要计算出DataFrame当中每一列的最大值，我们可以这样写： ? 这个匿名函数当中的x其实是一个Series，那这里的max就是Series自带的max方法。...另外，apply返回的结果并不一定只能是标量，也可以是多个值组成的list或者是Series，其实两者也是一样的，因为即使返回List也会被转化成Series。 ?...总结 今天的文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap的使用方法， 这两个方法在我们日常操作DataFrame的数据非常常用，可以说是手术刀级的api。
今天是pandas数据处理专题的第四篇文章，我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。...然后我们将两个DataFrame相加，会得到： ? 我们发现pandas将两个DataFrame加起来合并了之后，凡是没有在两个DataFrame都出现的位置就会被置为Nan。...针对这个问题，我们有isna这个api，它会返回一个bool型的DataFrame，DataFrame当中的每一个位置表示了原DataFrame对应的位置是否是空值。 ?...fillna会返回一个新的DataFrame，其中所有的Nan值会被替换成我们指定的值。...如果我们不希望它返回一个新的DataFrame，而是直接在原数据进行修改的话，我们可以使用inplace参数，表明这是一个inplace的操作，那么pandas将会在原DataFrame上进行修改。
1.单列运算 在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作： df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...要对DataFrame的多个列同时进行运算，可以使用apply，例如col3 = col1 + 2 * col2: df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col1'] +...4 1.750022 dtype: float64 applymap() 用DataFrame的applymap方法，可以将函数应用到元素级的数据上。...sum 非Nan值的和 mean 非Nan值的平均值 median 非Nan值的算术中间数 std,var 标准差、方差 min,max 非Nan值的最小值和最大值 prob 非Nan值的积 first...,last 第一个和最后一个非Nan值 到此这篇关于Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas
一、函数 None 返回值 1、空返回值 在 Python 函数中 , return 返回值是可选的 , 函数可以没有返回值 ; def 函数名(函数参数): """函数文档字符串（可选）"""...- 接收 None 返回值 下面的代码中 , hello 函数没有使用 return 关键字 返回 返回值 ; 该 hello 函数 没有显示定义 返回值 , 实际上该函数返回的是 None 返回值...; 使用变量接收该函数的返回值 , 返回值是 None , 返回值类型是 NoneType ; 代码示例 : """ 接收 函数 None 返回值示例 """ # 定义无返回值的函数 def hello...return 关键字返回 None 在该示例中 , 比上一个示例多了 return None 返回值 , 其执行效果与没有返回值一模一样 ; 代码示例 : """ 接收 函数 None 返回值示例 ""...None 二、None 值应用场景 ---- 1、None 值应用场景简介 函数 None 返回值应用场景 : 函数返回值 : 表示函数没有返回值 ; 用于 if
知识点 空值删除和填充 apply、applymap用法 shift()用法 value_counts()和mean()：统计每个元素的出现次数和行（列）的平均值 缺失值和空值处理 概念 空值：空值就是没有任何值...，"" 缺失值：df中缺失值为nan或者naT(缺失时间)，在S型数据中为none或者nan 相关函数 df.dropna()删除缺失值 df.fillna()填充缺失值 df.isnull() df.isna...() 官方文档 df.dropna() 函数作用：删除含有空值的行或列，删除缺失值 DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None...DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs...(f) f = lambda x: x.max() - x.min() df.apply(f) # df.apply(f, axis="columns") 表示在行上执行 A 3.478075 B
但递归函数的返回值有时会出现意想不到的情况。 下面来举一个例子： >>> def fun(i): ... i += 1 ... if i < 5: ... ...return i ... >>> r = fun(0) >>> print(r) 比如上面这段代码，乍一看没什么问题，但返回值并不是我们期望的 5，而是 None。...>>> print(r) None 要解决这个问题也简单，就是在执行递归调用的时候，加上 return 语句。 修改之后的代码如下： >>> def fun(i): ...
今天给大家分享小编遇到的一个坑有关python递归调用中的坑:打印有值, 返回却None问题。...输出结果让我百思不得其解, 为什么明明上一步输出有值, return出去后就变成了None??...return right_shift(s, n) s = right_shift(s1, 4) print(s) # 成功输出 "efgabcd" 知识点补充：python 递归返回None 解决 今天写了一个递归...return 之前答应出来都是有值的， 调用时候返回值都是None ,很是纳闷 后来找到原因 现在来看下返回None 的代码 def get_end_parent_ele(self, obj):...None 总结 到此这篇关于python递归调用中的坑:打印有值, 返回却None的文章就介绍到这了,更多相关python递归打印有值返回none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
可以通过遍历的方法： pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式：https://www.zalou.cn/article/172623.htm 选择列 使用类字典属性,返回的是Series...根据行索引和列名，获取一个元素的值 df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], ......根据行索引和列索引获取元素值 df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], ......' df.iloc[0] a 1 b 2 c 3 d 4 Name: 0, dtype: int64 到此这篇关于详解pandas获取Dataframe元素值的几种方法的文章就介绍到这了,更多相关...pandas获取Dataframe元素值内容请搜索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！
---------------- data['a':'b'] #利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame, #即末端是包含的 data[0:2]...通过有前后值的索引形式， #如果采用data[1]则报错 data.ix[1,:] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同 data.irow(0...返回的是名次的值value #处理平级项，方法里的 method 参数就是起这个作用的，他有四个值可选：average, min, max, first dataframe.rank(axis...代表是否跳过均值 这个跟apply很像，返回的是按列求平均。...B组计数 Out[210]: A bar 3 foo 5 Name: C, dtype: int64 2、Apply 函数 在向数据框的每一行或每一列传递指定函数后，Apply 函数会返回相应的值
1.pandas数据结构 在pandas中，有两个常用的数据结构：Series和Dataframe 为大多数应用提供了一个有效、易用的基础。 ...Series,取出Series的值 View Code 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 df4 = pd.DataFrame(np.arange...:返回一个Series,索引是唯一值序列，值是计数个数，按照个数降序排序 ?...不同之处在于，与agg方法相比，apply方法传入的函数只能作用于这个DataFrame或Series，而无法像agg一样能够对不同字段函数使用不同函数来获取不同结果。 ...DataFrame.apply(func,axis=0,broadcast=False,raw=False,reduce=None,args=(),**kwds) ? ?
Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习 前言 环境 DataFrame删除NaN空值 dropna函数参数 测试数据 删除所有有空的行 axis属性值...DataFrame.dropna([axis, how, thresh, …]) #返回对象与给定的轴上的标签省略或者任何地方 DataFrame.fillna([value, method,...fillna测试 pandas.DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast...布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操 作，返回值为None。 limit：int,default None。...inplace=False) # 返回新的DataFrame print("用10替换后的df2 = \n", df2) 实际效果： 总结 我们很多的时候在处理SQL
df.head()和df.tail() →默认返回前(后)5条数据。...六、pandas的运算操作 如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值？...Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...七、apply() 函数使用方法 如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素，可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。...Pandas dataframe.append()函数的作⽤是：将其他dataframe的⾏追加到给定的dataframe的末尾，返回⼀个新的dataframe对象。
参考链接： 遍历Pandas DataFrame中的行和列 有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...改用DataFrame.apply()：new_df = df.apply(lambda x: x * 2) itertuples：列名称将被重命名为位置名称，如果它们是无效的Python标识符，重复或以下划线开头...对于大量的列(> 255)，返回常规元组。 第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。...docs: DataFrame.apply() def valuation_formula(x, y): return x * y * 0.5 df['price'] = df.apply(lambda
2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None,inplace=False) axis：表示是否删除包含缺失值的行或列。...2.3.3 重复值处理案例 创建DataFrame对象： # 创建DataFrame对象 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame...df.duplicated() # 返回boolean数组 # 查找重复值 # 将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] # 查找重复值｜指定 # 上面是所有列完全重复的情况...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。
(3) DataFrame中常常会出现重复行，DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行；还有一个drop_duplicated方法，它返回一个移除了重复行的...由于需要执行一些数据整理和集合逻辑，所以drop方法返回的是一个在指定轴上删除了指定值的新对象 import numpy as np from pandas import Series, DataFrame...print(frame.apply(f)) #行的最大值减去最小值 print(frame.apply(f, axis = 1)) def f(x): return Series([x.min...pandas的数据处理常用方法总结 Series和DataFrame排序 Series排序 sort_values根据值大小排序，默认是升序 sort_index 根据索引排序 DataFrame排序.../merging.html 通过apply进行数据预处理 df['A'] = df['A'].apply(str.upper) 通过去重进行数据清洗 查看一列唯一值:df['A'].unique()
有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...改用DataFrame.apply()： new_df = df.apply(lambda x: x * 2) itertuples：列名称将被重命名为位置名称，如果它们是无效的Python标识符...对于大量的列(> 255)，返回常规元组。 第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。...docs: DataFrame.apply() def valuation_formula(x, y): return x * y * 0.5 df['price'] = df.apply(lambda
根本原因： python定义函数时，一般都会有指定返回值，如果没有显式指定返回值，那么python就会默认返回值为None 我们输入的代码如下： def test(): print('aaa') print...(test()) 相当于执行了: def test(): print('aaa') return None print(test()) 如果不想要有None，那么就要添加返回值 def test...以上这篇解决使用python print打印函数返回值多一个None的问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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