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pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

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。...最后我们来介绍一下applymap,它是元素级的map,我们可以用它来操作DataFrame中的每一个元素。比如我们可以用它来转换DataFrame当中数据的格式。 ?...之所以我们叫它applymap而不是map,是因为在Series的方法当中,已经有了map,所以为了区分创建了applymap。...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。

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pandas.DataFrame()入门

数据操作一旦创建了​​DataFrame​​对象,您可以执行各种操作和操作来处理和分析数据。...不支持并行计算:pandas.DataFrame()是单线程的,不能充分利用多核处理器的优势进行并行计算,对于大规模数据集的处理效率有所限制。...类似的工具:Apache Spark:Spark是一个开源的分布式计算框架,提供了DataFrame和Dataset等数据结构,支持并行计算和处理大规模数据集,并且可以与Python和其他编程语言集成。...Dask:Dask是一个灵活的并行计算库,使用类似于pandas.DataFrame的接口来处理分布式数据集。Dask可以运行在单台机器上,也可以部署在集群上进行大规模数据处理。...Vaex:Vaex是一个高性能的Python数据处理库,具有pandas.DataFrame的类似API,可以处理非常大的数据集而无需加载到内存中,并且能够利用多核进行并行计算。

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python pandas dataframe函数_Python Pandas dataframe.ne()用法及代码示例

参考链接: 带有Pandas的Python:带有示例的DataFrame教程 Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。...Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。  Pandas dataframe.ne()函数使用常量,序列或其他按元素排列的 DataFrame 检查 DataFrame 元素的不等式。...# importing pandas as pd  import pandas as pd  # Creating the first dataframe  df1=pd.DataFrame({"A":... 让我们创建系列  # importing pandas as pd  import pandas as pd  # create series  sr = pd.Series([3, 2, 4, 5,...# importing pandas as pd  import pandas as pd  # Creating the first dataframe  df1=pd.DataFrame({"A":

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Pandas DataFrame 数据合并、连接

merge 通过键拼接列 pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来 语法如下: merge(left...必须存在右右两个DataFrame对象中,如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键 left_on:左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同...right_on:右则DataFrame中用作 连接键的列名 left_index:使用左则DataFrame中的行索引做为连接键 right_index:使用右则DataFrame中的行索引做为连接键...In [16]: df1=DataFrame({'key':['a','b','b'],'data1':range(3)}) In [17]: df2=DataFrame({'key':['a','b...In [5]: df1=DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=['a','b','c','d']) In [6]: df2=DataFrame(np.random.randn

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Pandas用到今天,没成想竟忽略了这个函数

02 元素级的函数变换 在前期推文Pandas中的这3个函数,没想到竟成了我数据处理的主力一文中,重点介绍了apply、map以及applymap共3个函数的常用用法,那么transform的第一个功能颇有些...map+applymap的味道:其中,map是只能用于Series对象的元素级变换,applymap则是只能用于DataFrame对象的元素级变换,但却要求必须所有函数都只能做相同函数处理,这又多少有些受限...就既能满足map和applymap的部分需求,又在其基础上提供了更为丰富的操作。比如给定如下一个DataFrame: ?...需要对数值列A执行指数和对数两种运算(即对一个Series对象用transform,得到一个两列的DataFrame),显然传递函数格式需用列表,即: ?...进一步地,不仅需要对A列执行指数和对数计算,还需对字符串列B执行求长度计算,那么此时需要用transform的字典格式传递函数: ?

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Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

一、Pandas的数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程中,经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作(例如,机器学习中的特征工程阶段)。...Pandas中有非常高效简易的内置函数可以完成,最核心的3个函数是map、apply和applymap。下面我们以图解的方式介绍这3个方法的应用方法。 首先,通过numpy模拟生成一组数据。...做个总结,DataFrame中应用apply方法: 当axis=0时,对每列columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。...对每个Series执行结果后,会将结果整合在一起返回(若想有返回值,定义函数时需要return相应的值) 当然,DataFrame的apply和Series的apply一样,也能接收更复杂的函数,如传入参数等...3.2 applymap方法 applymap是另一个DataFrame中可能会用到的方法,它会对DataFrame中的每个单元格执行指定函数的操作,如下例所示: df = pd.DataFrame(

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Pandas中的这3个函数,没想到竟成了我数据处理的主力

以上,可以梳理apply函数的执行流程:首先明确调用apply的数据结构类型,是Series还是DataFrame,如果是DataFrame还需进一步确定是直接调用apply还是经过groupby分组之后调用...除了apply之外,pandas其实还提供了两个功能极为相近的函数:map和applymap,不过相较于功能强大的apply来说,二者功能则相对局限。具体而言,二者分别实现功能如下: 1.map。...applymap是将接收函数应用于DataFrame的每个元素,以实现相应的变换。...假设需要获取DataFrame中各个元素的数据类型,则应用applymap实现如下: ?...04 小结 apply、map和applymap常用于实现Pandas中的数据变换,通过接收一个函数实现特定的变换规则; apply功能最为强大,可应用于Series、DataFrame以及DataFrame

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