Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs...通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。
可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs...通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。...填充缺失数据：fillna() 示例代码： # fillna print(df_data.fillna(-100.))
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。...需要注意的是，管道中使用的函数需要将数据帧作为参数并返回数据帧。...只要它将数据帧作为参数并返回数据帧，它就可以在管道中工作。...： 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差 计算标准差，并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。...我们可以将参数和函数名一起传递给管道。 这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs...通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。
从最基本的安装开始，我们需要安装Python3或更高版本，并使用pip安装pandas和OpenCV这两个库。这些工作做好，我们的准备工作就完成了。 第一步：导入需要的库： ?...第三步：使用网络摄像机捕获视频帧： ? 在OpenCV中有能够打开相机并捕获视频帧的内置函数。其中输入参数“0”表示计算机硬件端口号为0的摄像机。...第四步：将捕捉到的帧转换为灰度图像，并应用高斯模糊去除噪声： ? 由于彩色图片中每个像素均具有三个颜色通道，实际上我们并不需要使用这么多的信息，因此首先将彩色帧转换成灰度帧。...我们同时需要在按下“Q”的同时捕获最后一个时间戳，因为这将帮助程序结束从摄像机捕获视频的过程，并生成时间数据。 下面是使用该应用程序生成的实际图像输出。...Frame with a detected object 第十一步：生成时间数据 ? 到目前为止，所有的时间戳都存储在pandas的data-frame变量中。
总结 在本章中，我们介绍了 Pandas 并研究了它的作用。 我们探索了 Pandas 序列数据帧并创建了它们。 我们还研究了如何将数据添加到序列和数据帧中。 最后，我们介绍了保存数据帧。...在下一章中，我们将讨论算术，函数应用和函数映射。 五、Pandas 的算术，函数应用以及映射 我们已经看到了使用 pandas 序列和数据帧完成的一些基本任务。 让我们继续进行更有趣的应用。...如果有序列或数据帧的元素找不到匹配项，则会生成新列，对应于不匹配的元素或列，并填充 Nan。 数据帧和向量化 向量化可以应用于数据帧。...虽然这些方法适用于具有通用数据类型的数据帧，但是不能保证它们将适用于所有数据帧。 数据帧的函数应用 毫不奇怪，数据帧提供了函数应用的方法。 您应注意两种方法：apply和applymap。...apply带有一个函数，默认情况下，将该函数应用于与数据帧的每一列相对应的序列。 产生的内容取决于函数的功能。
文章目录 apply()函数 介绍 样例 性能比较 apply() 数据聚合agg() 数据转换transform() applymap() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象，有以下...3种方法： apply()：逐行或逐列应用该函数 agg()和transform()：聚合和转换 applymap()：逐元素应用函数 apply()函数 介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数...，则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...transform() 特点：使用一个函数后，返回相同大小的Pandas对象 与数据聚合agg()的区别： 数据聚合agg()返回的是对组内全量数据的缩减过程； 数据转换transform()返回的是一个新的全量数据...对象逐元素应用某个函数，成为元素级函数应用； 与map()的区别： applymap()是DataFrame的实例方法 map()是Series的实例方法 例：对成绩保留小数后两位 >>> df.applymap
没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。 今天，小芯将分享12个很棒的Pandas和NumPy函数，这些函数将会让生活更便捷，让分析事半功倍。 ...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据 强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据 轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的...1. apply() Apply() 函数允许用户传递函数并将其应用于Pandas序列中每个单一值。 ...Pandas对象的副本。...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面： 删除未使用的列 删除重复项 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...inplace=True将直接对数据帧本身执行操作，默认情况下，它将创建另一个副本，你必须再次将其分配给数据帧，如df = df.drop(columns="Unnamed: 13")。...False：将所有副本标记为True。 在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。...这可能是由于来自数据源的错误输入造成的，我们必须假设这些值是正确的，并映射到男性或女性。
所以pandas 2.0带来了什么？让我们立刻深入看一下！ 1.表现，速度以及记忆效率 正如我们所知，pandas是使用numpy建立的，并非有意设计为数据帧库的后端。...4.写入时复制优化 Pandas 2.0 还添加了一种新的惰性复制机制，该机制会延迟复制数据帧和系列对象，直到它们被修改。...- Stack Overflow），因此永远不会更改原始数据帧。...但我注意到在这方面可能产生影响的主要事情是 ydata-profiling尚未利用 pyarrow 数据类型。此更新可能会对速度和内存产生重大影响，也是我对未来发展的期望！...在学习过程中越来越发现数据分析的应用范围之广，希望通过所学输出一些有意义的工作，很开心加入数据派大家庭，保持谦逊，保持渴望。
cuDF 不像其他Pandas操作员那样为DataFrame.apply提供精确的副本。相反，您需要使用DataFrame.apply_rows。这些函数的预期输入不一样，但很相似。...这是该函数以及如何将其应用于Pandas 中的数据帧 ( taxi_df )，从而生成一个新列 ( hav_distance )： def haversine_distance(x_1, y_1, x_...，但是如何处理函数输入以及如何将用户定义的函数应用于 cuDF 数据帧与 Pandas 有很大不同。...请注意，我必须压缩然后枚举hasrsine_distance函数中的参数。 此外，当将此函数应用于数据帧时，apply_rows函数需要具有特定规则的输入参数。...我们谈论的是，你猜对了，我们知道的用户定义函数传统上对 Pandas 数据帧的性能很差。请注意 CPU 和 GPU 之间的性能差异。运行时间减少了 99.9%！
由于一些模型的变更，当我们想对一些业务调用重新计算时，这个运行时间真的影响了我们的 QA 反馈周期，使得将更新的模型引入到生产环境，变得更加困难。...在没有太多无关细节的情况下，我们的任务是处理来自船舶的 GPS 信号，并在应用其它算法之前，通过一组多边形算法，对信号进行过滤。 为什么这段代码如此慢？...我创建了代码的一个副本（复制/粘贴即可），但对其进行了修改，以便于可以处理一个小数据集。并在将来，对不同的技术进行比较。这段测试的代码，仍然忠实地再现了生产环境中所部署代码的运行负载。...Geopandas（以及它依次调用的其它库）使用了 423 个堆栈帧，而 matplotlib 只使用了 5 个堆栈帧，我觉得这非常惊人。...在构造函数中，存放 geojson 字符串数组，表示我们的多边形区域。 从船舶位置 dataframe，获取纬度/经度坐标，存入 numpy 数组。
创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。...如果需要一个带有附加列的新数据帧（保持原来的不变），则可以使用pd.concat()函数。 此函数创建一个新的数据帧，其中所有指定的DataFrame对象均按规范顺序连接在一起。....drop()方法获取要删除的索引标签列表，并返回DataFrame的副本，其中删除了指定的行。...布尔选择的结果将返回表达式为 True 的行的副本。 要删除行，只需构造一个表达式，为要删除的行返回False，然后将该表达式应用于数据帧。 下面的示例演示删除Price大于300的行。
如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...但是，你是否注意到当我们有一个超大数据集时，.apply() 可能会非常慢？ 在本文中，我们将讨论一些加速数据操作的技巧，当你想要将某个函数应用于列时。...将函数应用于单个列 例如，这是我们的示例数据集。...这比对整个数据帧使用的 .apply() 函数快26倍！！ 总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply()，请尝试找到更简单的执行方式，例如 df['radius']*2。...编写一个独立的函数，可以将NumPy数组作为输入，并直接在Pandas Series（数据帧的列）的 .values 上使用它。 为了方便起见，这是本文中的全部Jupyter笔记本代码。
7.1 Pandas 原文：Pandas 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 致谢：这个笔记摘自 Wes McKinney 的著作 《Python 数据分析》（Python for...Data Analysis） 序列（Series） 数据帧（DataFrame） 重索引 删除条目 索引，选择和过滤 算术和数据对齐 函数应用和映射 排序和排名 带有重复值的轴索引 汇总和计算描述性统计量...bz', 'qx'] ser_4 ''' fo 100 br 200 bz 300 qx NaN Name: foobarbazqux, dtype: float64 ''' 数据帧...索引DataFrame时返回的列是底层数据的视图，而不是副本。 要获取副本，请使用Series的复制方法。...： df_11.apply(func_1, axis=1) ''' 0 0.000000 1 0.526508 2 0.382789 dtype: float64 ''' 应用函数并返回
这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...，但针对的是Pandas数据帧。...然后定义 UDF 规范化并使用的 pandas_udf_ct 装饰它，使用 dfj_json.schema（因为只需要简单的数据类型）和函数类型 GROUPED_MAP 指定返回类型。
/img/00109.jpeg)] 尝试在大型数据帧上应用样式会导致 Jupyter 崩溃，这就是为什么仅将样式应用于数据帧的头部的原因。...filter方法接受必须返回True或False来指示是否保留组的函数。 在调用groupby方法之后应用的filter方法，与第 2 章“基本数据帧操作”中的数据帧filter方法完全不同。.../img/00138.jpeg)] weighted_math_average函数将应用于数据帧中的每个非聚合列。...没有返回的数据帧的单独副本。 在接下来的几个步骤中，我们将研究append方法，该方法不会修改调用数据帧的方法。 而是返回带有附加行的数据帧的新副本。...第 13 步构建了一个由所有先前步骤组成的函数，可以自动获得任何总裁的批准等级，前提是您拥有批准号。 功能上有一些差异。 并非将ffill方法应用于整个数据帧，我们仅将其应用于President列。
默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。 这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。 在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。 数据帧 数据帧是一个二维标签数组。...pandas.io.parsers.read_table：这是一个辅助函数，它将定界文件读入 Pandas 数据帧结构。...pandas.io.parsers.read_fwf：这是一个辅助函数，它将固定宽度的线表读入 Pandas 数据帧结构。 操作 在这里，我将简要描述各种数据帧操作。...首先，我们将groupby应用于数据帧并查看结果的类型是什么： In [84]: nationsGrp =uefaDF.groupby('Nation'); type(nationsGrp) Out[...应用多种函数 对于分组的数据帧对象，我们可以指定要应用于每列的函数列表： In [274]: grouped2.agg([np.sum, np.mean,np.size]) Out[274]:
重命名和删除 Pandas 数据帧中的列 处理和转换日期和时间数据 处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 将多个数据帧合并并连接成一个 使用 inplace...在这里，我们创建数据帧的新副本并将is_copy设置为None，如下所示： data1 = data.loc[data.Age.isnull()] data1.is_copy = None 现在让我们看一下如何将函数应用于...将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 在本节中，我们将学习如何将 Python 的预构建函数和自构建函数应用于 pandas 数据对象。...我们还将学习有关将函数应用于 Pandas 序列和 Pandas 数据帧的知识。...我们学习了如何处理SettingWithCopyWarning，还了解了如何将函数应用于 Pandas 序列或数据帧。 最后，我们学习了如何合并和连接多个数据帧。
Modin 是加州大学伯克利分校 RISELab 的一个早期项目，旨在促进分布式计算在数据科学领域的应用。...它是一个多进程的数据帧（Dataframe）库，具有与 Pandas 相同的应用程序接口（API），使用户可以加速他们的 Pandas 工作流。...数据帧分区 Modin 对数据帧的分区模式是沿着列和行同时进行划分的，因为这样为 Modins 在支持的列数和行数上都提供了灵活性和可伸缩性。 ?...使用方法 导入 Modin 封装了 Pandas，并透明地分发数据和计算任务，它通过修改一行代码就加速了 Pandas 的工作流。...，会显示出「Modin 数据帧」。
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