首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名的新生儿数据，在jupyterlab中读入数据并打印数据集的一些基本信息以了解我们的数据集： import pandas...2.2 apply() apply()堪称pandas中最好用的方法，其使用方式跟map()很像，主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。...输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...可以看到，这里返回的是单列结果，每个元素是返回值组成的元组，这时若想直接得到各列分开的结果，需要用到zip(*zipped)来解开元组序列，从而得到分离的多列返回值： a, b = zip(*data.apply...值得注意的是，因为上例中对于不同变量的聚合方案不统一，所以会出现NaN的情况。
首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名的新生儿数据，在jupyterlab中读入数据并打印数据集的一些基本信息以了解我们的数据集： import pandas...2.2 apply() apply()堪称pandas中最好用的方法，其使用方式跟map()很像，主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。...()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组。...) 可以看到，这里返回的是单列结果，每个元素是返回值组成的元组，这时若想直接得到各列分开的结果，需要用到zip(*zipped)来解开元组序列，从而得到分离的多列返回值： a, b = zip(*data.apply...: ['max','min'], 'count': ['mean','std']}) 值得注意的是，因为上例中对于不同变量的聚合方案不统一，所以会出现NaN的情况。
二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作，数据列的长度没有发生改变，因此本章节中不涉及groupby()，首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018...2.2 apply() apply()堪称pandas中最好用的方法，其使用方式跟map()很像，主要传入的主要参数都是接受输入返回输出，但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply...中tqdm模块的用法中，我对基于tqdm为程序添加进度条做了介绍，而tqdm对pandas也是有着很好的支持，我们可以使用progress_apply()代替apply()，并在运行progress_apply...直接调用聚合函数 譬如这里我们提取count列后直接调用max()方法： #求每个分组中最高频次 data.groupby(by=['year','gender'])['count'].max()...值得注意的是，因为上例中对于不同变量的聚合方案不统一，所以会出现NaN的情况。
为了使每行都出现相应order的总金额，需要使用“左关联”。我们使用源数据在左，聚合后的总金额数据在右(反过来也可)。不指定连接key，则会自动查找相应的关联字段。...这就是transform的核心：作用于groupby之后的每个组的所有数据。可以参考下面的示意图帮助理解： ? 后面的步骤和前面一致。 ? 这种方法在需要对多列分组的时候同样适用。...，且返回值与原来的数据在相同的轴上具有相同的长度。...在上面的示例数据中，按照name可以分为三组，每组都有缺失值。用平均值填充是一种处理缺失值常见的方式。此处我们可以使用transform对每一组按照组内的平均值填充缺失值。 ?...小结： transform函数经常与groupby一起使用，并将返回的数据重新分配到每个组去。利用这一点可以方便求占比和填充缺失值。但需要注意，相比于apply，它的局限在于只能处理单列的数据。
pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...NaN值 的值来填充接下去的NaN值 df["e"].fillna(method = 'bfill',inplace=True) # 对 gake 行操作，axis=0按行操作，取该行中最先出现的一个不为...对series 使用apply # 对series 使用apply ，会将series 中的每个元素执行操作 s = pd.Series(np.arange(2,6)) s.apply(lambda x...size函数则是可以返回所有分组的字节大小。count函数可以统计分组后各列数据项个数。get_group函数可以返回指定组的数据信息。而discribe函数可以返回分组后的数据的统计数据。..., "supplier" : np.max}) 3. transform() 方法 可以作用于groupby之后的每个组的所有数据，之前的aggregate函数只能用于分组后组的每列数据。
，使用这个参数的另一个好处是对于包含不同类型的列，比如同时包含字符串和整型的列，这个参数可以指定该列就是字符串或者整型的类型，避免在采用该列作为键进行融合不同表的时候出现错误。...c'].map(level_map) 还有一些例子： 布尔值的 True，False 转化为 1，0 定义层次 用户定义的词典编码 apply or not apply 如果我们想创建一个新的采用其他列作为输入的列...比如，想对列c 的数值进行取舍为整数值，可以采用方法 round(df['c'], o) 或者 df['c'].round(o)，而不是使用apply 方法的代码：df.apply(lambda x:...比如，你想知道c列的每个唯一数值出现的频繁次数和可能的数值，可以如下所示： df['c'].value_counts() 这里还有一些有趣的技巧或者参数： normalize=True：如果想看频率而不是次数...，然后希望对这些数值划分成几个组，比如前 5% 是第一组，5-20%是第二组，20%-50%是第三组，最后的50%是第四组。
方法 描述 any() 计算组中任何值是否为真 all() 计算组中所有值是否为真 count() 计算组中非 NA 值的数量 cov() * 计算组的协方差 first() 计算每个组中首次出现的值...idxmax() 计算每个组中最大值的索引 idxmin() 计算每个组中最小值的索引 last() 计算每个组中最后出现的值 max() 计算每个组中的最大值 mean() 计算每个组的平均值 median...它返回一个 Series，其索引由组名组成，值是每个组的大小。...方法 描述 any() 计算组中任何值是否为真 all() 计算组中所有值是否为真 count() 计算组中非 NA 值的数量 cov() * 计算组的协方差 first() 计算每个组中首次出现的值...idxmax() 计算每个组中最大值的索引 idxmin() 计算每个组中最小值的索引 last() 计算每个组中最后出现的值 max() 计算每个组中的最大值 mean() 计算每个组的均值 median
有点绕，然后不容易明白 就成为高级了 其实对于pandas来说 应该还是基础部分 我们今天要学习的就是 自定义更丰富的分组运算 apply 方法 ?...apply方法的价值 对于有些数据类型来说 是的，有些 agg与transform 不是很适合 所以就会出现apply方法 不过哪些不适合，我们要慢慢细说啦 首先，我们先弄几个apply的例子，看看它到底能干啥...对于apply()方法来说，它做了这么一个操作 将groupby分组好的数据，一组，一组，一组的传递到了函数里面 看好是一组，一组的传递进去 所以，呈现出一种多层级的结构 很难理解，是吧 没错，就是不好理解...晓得了不，apply方法 会将分组后的数据一起传入 可以返回多维数据 厉害，厉害，虽然一般我只用最简单的 ?...) print(d) apply方法也可以应用在series上面 自己去试试吧 最后，我需要一个使用apply最常用 也是最好用的方法 当然pandas这么厉害 肯定有很多办法可以替代的 填补空值 import
) 对于DataFrame，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不列应用不同的函数。...首先，编写一个选取指定列具有最大值的行的函数： 现在,如果对smoker分组并用该函数调用apply,就会得到: top函数在DataFrame的各个片段调用，然后结果由pandas.concat...【例16】用特定于分组的值填充缺失值 对于缺失数据的清理工作，有时你会用dropna将其替换掉，而有时则可能会希望用一个固定值或由数据集本身所衍生出来的值去填充NA值。...关键技术:假设你需要对不同的分组填充不同的值。可以将数据分组,并使用apply和一个能够对各数据块调用fillna的函数即可。...添加行/列小计和总计，默认为 False; fill_value = 当出现nan值时，用什么填充 dropna =如果为True,不添加条目都为NA的列; margins_name = 当margins
想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。...对于时间序列数据而言，数据的缺失可能会导致分析时出现问题。因为，我们需要补齐所有时刻。...补齐所有时刻之后，我们可以查看一下数据的缺失情况： data.isnull() # 返回逻辑DataFrame，缺失值为True，否则为False # data.isnull().sum() # 统计每个站点每个要素的总的缺失数...如果想丢弃缺失值，可使用 .dropna 方法，即 data.dropna() 但对于时间序列而言，一般不选择直接丢弃缺失时刻，否则可能造成时间缺失，破坏连续性。因此，可以选择补齐数据。...即获取每个站点时，可以直接获取当前站点的所有要素数据，而且时间索引也按照单个时刻排列，索引不会出现重复值，而之前的存储形式索引会出现重复。索引重复会使得某些操作出错。
使用pandas Dataframe，可以轻松添加/删除列，切片，建立索引以及处理空值。 现在，我们已经了解了pandas的基本功能，我们将专注于专门用于特征工程的pandas。 !...注意：变量中有一些缺失值，例如Item_weight和Outlet_Size。估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。...注意：应该始终对有序数据执行标签编码，以保持算法的模式在建模阶段学习。 使用replace() 进行标签编码的优点是我们可以手动指定类别中每个组的排名/顺序。...用于文本提取的apply() pandas的apply() 函数允许在pandas系列上传递函数并将其传递到变量的每个点。 它接受一个函数作为参数，然后将其应用于数据框的行或列。...这就是我们如何创建多个列的方式。在执行这种类型的特征工程时要小心，因为在使用目标变量创建新特征时，模型可能会出现偏差。
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...例如，现在想要匹配空字符串前面的所有的字母，可以使用如下操作： user_info.city.str.extract("(\w+)\s+", expand=True) 如果使用多个组提取正则表达式会返回一个...pattern / regex的出现 repeat() 重复值（s.str.repeat(3)等同于x * 3 t2 >） pad() 将空格添加到字符串的左侧，右侧或两侧 center() 相当于str.center...) endswith() 相当于每个元素的str.endswith(pat) findall() 计算每个字符串的所有模式/正则表达式的列表 match() 在每个元素上调用re.match，返回匹配的组作为列表...extract() 在每个元素上调用re.search，为每个元素返回一行DataFrame，为每个正则表达式捕获组返回一列 extractall() 在每个元素上调用re.findall，为每个匹配返回一行
你还可以传入具体的数据，他实际会按你传入的数据的值进行分组。 ---- 怎么处理这些组？ 分组只是处理的第一步，一般来说，我们不应该用遍历去处理每个组。...在pandas中，为我们提供了一些聚合方法用于处理组数据。 apply apply 只是一种对每个分组进行处理的通用方式。来看看流程动图： apply 方法中传入一个用于处理的方法。...如果 transform 的处理函数返回是一个值，那么为了与原数据行数保持一致，因此会把组内的值在组内复制(广播)。...transform 的处理函数还可以返回一个列(也就是有多行)，但必须要求最终合并结果与原数据行数一致。 返回的结果不会出现分组的 key 字段。 看起来 transform 有不少规则需要记住。...如果需要部分被压缩，比如 top n 问题，那么考虑使用 apply 。 ---- 例子 例子1：使用本文的例子数据，如果 value 存在缺失值则用组内均值填充。
大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...10、最大的Top N max函数返回每个组的最大值。...函数 使用apply函数将Lambda表达式应用到每个组。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...我们可以使用rank和groupby函数分别对每个组中的行进行排序。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。...它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...10、最大的Top N max函数返回每个组的最大值。...函数 使用apply函数将Lambda表达式应用到每个组。...我们可以使用rank和groupby函数分别对每个组中的行进行排序。
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...10、最大的Top N max函数返回每个组的最大值。...函数 使用apply函数将Lambda表达式应用到每个组。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...我们可以使用rank和groupby函数分别对每个组中的行进行排序。
为避免包含缺失值的数据对分析预测结果产生一定的偏差，缺失值被检测出来之后一般不建议保留，而是选择适当的手段给予处理。...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。...箱形图能直观地反映出一组数据的分散情况，一旦图中出现离群点（远离大多数值的点），就认为该离群点可能为异常值。...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。...cut()函数会返回一个Categorical类对象，该对象可以被看作一个包含若干个面元名称的数组，通过categories属性可以获取所有的分类，即每个数据对应的面元。
在python 较新的版本中，pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的，它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题； 在比较旧版本的python中，提供一下解决办法...true列表中第一次出现true的索引值 return series.rank(pct=1).astype(float).apply(func) #series.rank(pct=1)每个值对应的百分位数...，最终返回对应的组数;rank()函数传入的数据类型若为object，结果会有问题，因此进行了astype 补充拓展：Python数据离散化:等宽及等频 在处理数据时，我们往往需要将连续性变量进行离散化...等宽离散化 使用pandas中的cut()函数进行划分 import numpy as np import pandas as pd # Discretization: Equal Width #...等频离散化 pandas中有qcut()可以使用，但是边界易出现重复值，如果为了删除重复值设置 duplicates=‘drop’，则易出现于分片个数少于指定个数的问题，因此在此处不使用qcut() import
函数式编程，包括函数式编程思维，当然是一个很复杂的话题，但对今天介绍的 apply() 函数，只需要理解：函数作为一个对象，能作为参数传递给其它函数，也能作为函数的返回值。...= '汉' else 0) df['TotalScore'] = df['Score'] + df['ExtraScore'] 对于 Nationality 这一列， pandas 遍历每一个值，并且对这个值执行...apply() 计算日期相减示例 平时我们会经常用到日期的计算，比如要计算两个日期的间隔，比如下面的一组关于 wbs 起止日期的数据： wbs date_from date_to...] = elapsed.apply(lambda x : x.days) 使用 DataFrame.apply() 函数也能达到同样的效果，我们需要先定义一个函数 get_interval_days()...( get_interval_days, axis=1, args=('date_from', 'date_to')) 参考 Pandas的Apply函数——Pandas中最好用的函数 pandas.Series.apply
导读 pandas中最常用的数据结构是DataFrame，而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。...02 reindex和rename 学习pandas之初，reindex和rename容易使人混淆的一组接口，就其具体功能来看： reindex执行的是索引重组操作，接收一组标签序列作为新索引，既适用于行索引也适用于列标签名...进一步地，由于重组后可能存在空值，reindex提供了填充空值的可选参数fill_value和method，二者用法与fillna方法一致，前者用于指定固定值填充，后者用于指定填充策略，例如： ?...03 index.map 针对DataFrame中的数据，pandas中提供了一对功能有些相近的接口：map和apply，以及applymap，其中map仅可用于DataFrame中的一列（也即即Series...），可接收字典或函数完成单列数据的变换；apply既可用于一列（即Series）也可用于多列（即DataFrame），但仅可接收函数作为参数，当作用于Series时对每个元素进行变换，作用于DataFrame
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
