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【python高级编程】namedtuple用法--给元组每个元素命名

参考链接: Python命名元组Namedtuple 为什么要给元组每个元素命名  给每个元组元素命名,我们就可以使用名字去访问对应元素,相对于索引访问,这样可以大大提高程序可读性。 ...假设我们有一个元组,从0-2索引分别对饮,NAME,AGE,GRADE,我们可以用以下方式去完成:  NAME, AGE, GRADE = range(0, 3) 使用namedtuple  namedtuple...是collections模块一个工厂函数,使用此函数可以创建一个可读性更强元组。...调用该函数后,它会返回一个tuple类型子类(python基本数据类型都是类),这个子类中文名称为具名元组。 ...field_names: 参数类型为字符串序列,用于为创建元组每个元素命名,可以传入像[‘a’, ‘b’]这样序列,也可以传入'a b'或'a, b'这种被分割字符分割单字符串,但必须是合法标识符

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Pandas求某一每个列表平均值

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【冫马讠成】问了一道Pandas处理问题,如下图所示。...原始数据如下: df = pd.DataFrame({ 'student_id': ['S001','S002','S003'], 'marks': [[88,89,90],[78,81,60...],[84,83,91]]}) df 预期结果如下图所示: 二、实现过程 方法一 这里【瑜亮老师】给出一个可行代码,大家后面遇到了,可以对应修改下,事半功倍,代码如下所示: df['dmean...(np.mean) 运行之后,结果就是想要了。...完美的解决了粉丝问题! 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码实现,一共两个方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

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按照A进行分组并计算出B每个分组平均值,然后对B每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】粉丝问了一个Pandas问题,按照A进行分组并计算出B每个分组平均值,然后对B每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习..."num"每个分组平均值,然后"num"每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...df.merge(gp_mean) df2["juncha"] = df2["num"] - df2["gp_mean"] print(df2) 方法三:使用 transform transform能返回完整数据...,输出形状和输入一致(输入是num,输出也是一),代码如下: import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识,基于粉丝提出按照A进行分组并计算出B每个分组平均值,然后对B每个元素减去分组平均值问题,给出了3个行之有效方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

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盘点对Python列表每个元素前面连续重复次数数列统计

寒禽衰草,处处伴愁颜。 大家好,我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python钻石流群有个叫【周凡】粉丝问了Python列表问题,如下图所示。 下图是他原始内容。...: pre_num = num result[num] = num - pre_num print(result) print(result) 这个方法就是判断当前数据和之前...pre_num数据是否相同,不相同就将num赋值给pre_num,以此类推。...这篇文章主要盘点一个Python列表统计小题目,文中针对该问题给出了具体解析和代码演示,一共5个方法,帮助粉丝顺利解决了问题。如果你还有其他解法,欢迎私信我。...最后感谢粉丝【周凡】提问,感谢【瑜亮老师】、【绅】、【逸总】、【月神】、【布达佩斯永恒】大佬给出代码和具体解析,感谢【dcpeng】、【懒人在思考】、【王子】、【猫药师Kelly】、【冯诚】等人参与学习交流

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seaborn可视化数据多个元素

seaborn提供了一个快速展示数据元素分布和相互关系函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据框中值为数字元素,通过方阵形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素分布情况...,剩余空间则展示每两个元素之间关系,基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据3元素进行可视化,对角线上,以直方图形式展示每元素分布,而关于对角线堆成上,下半角则用于可视化两之间关系,默认可视化形式是散点图,该函数常用参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据框中所有的数值进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据多个数值型元素关系,在快速探究一组数据分布时,非常好用。

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使用Pandas完成data数据处理,按照数据元素出现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元素,按照它们出现先后顺序进行分组排列,结果如new展示...new列为data分组排序后结果 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。...(*([k]*v for k, v in Counter(df['data']).items()))] print(df) 运行之后,结果如下图所示: 方法四 这里【月神】给出了三个方法,下面展示这个方法和上面两个方法思路是一样...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data数据处理,按照数据元素出现先后顺序进行分组排列问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码演示,一共6个方法,欢迎一起学习交流,我相信还有其他方法,...【月神】和【瑜亮老师】太强了,这个里边东西还是很多,可以学习很多。

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Pandas数据处理——通过value_counts提取某一出现次数最高元素

这个图片来自于AI生成,我起名叫做【云曦】,根据很多图片进行学习后生成  Pandas数据处理——渐进式学习——通过value_counts提取某一出现次数最高元素 ---- 目录 Pandas...数据处理——渐进式学习——通过value_counts提取某一出现次数最高元素 前言 环境 基础函数使用 value_counts函数 具体示例 参数normalize=True·百分比显示 参数...Pandas处理,在最基础OpenCV也会有很多Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了,因为我发现没有Pandas处理基本上想好好操作图片数组真的是相当麻烦,可以在很多...本专栏会更很多,只要我测试出新用法就会添加,持续更新迭代,可以当做【Pandas字典】来使用,期待您三连支持帮助。...,只适用于数字数据 dropna : 对元素进行计数开始时默认空值 具体示例 模拟数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame

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如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”值作为系列传递。序列索引设置为数据索引。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

让我们看看如何将新信息添加到序列数据。 例如,让我们在pops序列添加两个新城市,分别是Seattle和Denver。...我们探索了 Pandas 序列数据并创建了它们。 我们还研究了如何将数据添加到序列数据。 最后,我们介绍了保存数据。 在下一章,我们将讨论算术,函数应用和函数映射。...必须牢记是,涉及数据算法首先应用于数据,然后再应用于数据行。 因此,数据将与单个标量,具有同名索引序列元素或其他涉及数据匹配。...如果有序列数据元素找不到匹配项,则会生成新,对应于不匹配元素,并填充 Nan。 数据和向量化 向量化可以应用于数据。...鉴于apply将在每一上求值提供函数,因此应准备接收序列,而applymap将分别在数据每个元素上求值pass函数。

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时间序列数据处理,不再使用pandas

而对于多变量时间序列,则可以使用带有多二维 Pandas DataFrame。然而,对于带有概率预测时间序列,在每个周期都有多个值情况下,情况又如何呢?...该数据集以Pandas数据形式加载。...绘图语法 Pandas 一样简单。只需执行 .plot(): darts_df.plot() 图(7):10个序列曲线图 Darts--单变量 Pandas 序列 如果我们只有一个序列呢?...将图(3)宽格式商店销售额转换一下。数据每一都是带有时间索引 Pandas 序列,并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...当所有时间序列存在一致基本模式或关系时,它就会被广泛使用。沃尔玛案例时间序列数据是全局模型理想案例。相反,如果对多个时间序列每个序列都拟合一个单独模型,则该模型被称为局部模型。

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Android Manifestmeta-data扩展元素数据配置获取方式

在AndroidManifest.xml清单文件 我们有时会看到如下类似的<meta-data … 元素开始配置内容: <meta-data android:name="com.google.android.maps.v2...com.google.android.gms.version" android:value="@integer/google_play_services_version" / 标签<meta-data 是提供组件额外数据...api_key值 如: AIzaSyBhBFOgVQclaa8p1JJeqaZHiCo2nfiyBBo 如以下配置内容: <meta-data android:name=”resId” android...:resource=”@string/res_id” / 指定resId值则是为res_id资源id号 而不是stringres_id值 二、如何获取<mate-data… 元素配置值:...扩展元素数据配置获取方式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 秘籍:1~5

一、Pandas 基础 在本章,我们将介绍以下内容: 剖析数据结构 访问主要数据组件 了解数据类型 选择单列数据作为序列 调用序列方法 运算符一起使用序列序列方法链接在一起 使索引有意义...对于 Pandas 用户来说,了解序列数据每个组件,并了解 Pandas 每一数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。...例如,表达式imdb_score * 2.5如何知道将序列每个元素乘以2.5? Python 使用特殊方法为对象运算符通信提供了一种内置标准化方法。...二、数据基本操作 在本章,我们将介绍以下主题: 选择数据多个 用方法选择 明智地排序列名称 处理整个数据数据方法链接在一起 将运算符数据一起使用 比较缺失值 转换数据操作方向...所得序列本身也具有sum方法,该方法可以使我们在数据获得总计缺失值。 在步骤 4 数据any方法返回布尔值序列,指示每个是否存在至少一个True。

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2022-04-23:给定你一个整数数组 nums 我们要将 nums 数组每个元素移动到 A 集合 或者 B 集合 使得

2022-04-23:给定你一个整数数组 nums 我们要将 nums 数组每个元素移动到 A 集合 或者 B 集合 使得 A 集合和 B 集合不为空,并且 average(A) == average...创建一个长度为 n/2 切片 larr 和一个长度为 n-len(larr) 切片 rarr,将前半部分元素存储在 larr ,将后半部分元素存储在 rarr 。 6....对于每个元素,都有两种选择:不加入集合(包括左侧集合和右侧集合),或者加入集合并递归到下一个元素。...编写函数 contains(num int) bool,其中 num 是需要查找元素。使用二分查找算法在 rvalues 数组查找相应元素。...在 process 函数,对于每个元素都有两种选择,因此共有 2^n 种可能组合。

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使用Python进行现金流预测

标签:PythonExcel,pandas 在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测,但大多是用Excel。事实上,Excel确实易于使用且透明。...用于现金流预测Python工具 我们可以使用列表或pandas库来预测现金流。可能还有其他工具或库,有兴趣可以进一步研究,但这里只使用列表和pandas。...图1 使用列表建模 Python列表是一种有序数据结构,这正是我们建模时间序列数据(即随时间变化现金流)所需要。...图2 我们知道,对于在zip()函数创建每个元组,第一个元素是收入,第二个元素是贴现率,因此我们可以将它们相乘以获得贴现现金流。让我们通过元组循环计算贴现现金流,并将其放入另一个列表。...让我们从创建一个包含30行和2pandas数据框架开始——一用于收入预测,另一用于贴现率。 图4 一旦我们有了这两个向量,我们可以将它们相乘得到贴现现金流,然后求和sum()得到现值。

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精通 Pandas:1~5

一、Pandas数据分析简介 在本章,我们解决以下问题: 数据分析动机 如何将 Python 和 Pandas 用于数据分析 Pandas描述 使用 Pandas 好处 数据分析动机...; 它是元素方式,意味着相应元素相乘在一起。...可以将其视为序列结构字典,在该结构,对和行均进行索引,对于行,则表示为“索引”,对于,则表示为“”。 它大小可变:可以插入和删除序列/数据每个轴都有索引,无论是否默认。...每个项目均对应一个数据结构。 major_axis:这是轴 1。每个项目对应于数据结构行。 minor_axis:这是轴 2。每个项目对应于每个数据结构。...isin和所有方法 前几节中使用标准运算符相比,这些方法使用户可以通过布尔索引实现更多功能。 isin方法获取值列表,并在序列数据列表值匹配位置返回带有True布尔数组。

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NumPy使用图解教程「建议收藏」

python不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构核心部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。...可以简单写作data * 1.6: NumPy通过数组广播(broadcasting)知道这种操作需要和数组每个元素相乘。...这在机器学习应用很常见,例如模型输入矩阵形状数据集不同,可以使用NumPyreshape()方法。只需将矩阵所需新维度传入即可。...电子表格每个工作表都可以是自己变量。python类似的结构是pandas数据(dataframe),它实际上使用NumPy来构建。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...只需将文件加载到我们称之为audioNumPy数组,然后截取audio[:44100]。 以下是一段音频文件: 时间序列数据也是如此(例如,股票价格随时间变化序列)。

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