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Python-科学计算-pandas-21-DF2转为字典

系统:Windows 10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas:1.1.5 这个系列讲讲Python科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 抽取Df构成一个字典 Part 1:场景描述 已知df1,包括6,"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...抽取其中pos和value1构成一个字典 由df生成字典 Part 2:代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "...to_dict() 将字典值组织方式改为集合,dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(set).to_dict(),结果如下,修改了一下数据源,可以实现去重效果...同样数据源两种方式差别如下 dict_map = df_1.groupby(‘pos’)[‘value1’].apply(set).to_dict() dict_map = df_1.groupby

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Python-科学计算-pandas-03-两相乘

系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python科学计算版块..."] 对应实物意义是: 对一个商品四处位置测量其某一质量特性,并给出该四处质量标准,上限和下限 本示例,如何判断有几处位置其质量特性是不符合要求,即measure_value值不在公差上下限范围内...,采用算法如下图 希望生成3个新辅助计算(前面2上一篇文章已经介绍过) up_measure每个值=up_tol-measure_value measure_down每个值=measure_value...-down_tol mul每个值=up_measure * measure_down 如果mul小于0,则该位置质量特性不合格 判断超差 ?...传送门 Python-科学计算-pandas-02-两相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据 本文为原创作品,欢迎分享

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Python-科学计算-pandas-23-按去重

系统:Windows 10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas:1.1.5 这个系列讲讲Python科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 将df按某进行去重 Part 1:场景描述 已知df1,包括6,"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...有两个需求: 根据pos,去除重复记录; 根据pos和value1,去除重复记录,即要求这两都相等时去重 df_1 Part 2:根据pos去重 import pandas as pd dict...若列表元素大于1个,要求同时满足多对应记录相同才能去重。...keep="first"表示去重后,保留第1个记录 df_2=df_1后对,df_2进行去重后,df_1同时发生了变化,表明两个变量对应地址应该是同一区域 本文为原创作品,欢迎分享朋友圈

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对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行一些方法,删除与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除数据框架,仍然使用前面给出“用户.xlsx”数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除。...唯一区别是,在该方法,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除多:传入要删除名称列表。...图2 del方法 del是Python一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架删除。 注意,当使用del时,对象被删除,因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。

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Python-科学计算-pandas-22-按某排序

系统:Windows 10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas:1.1.5 这个系列讲讲Python科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 将df按某进行排序 Part 1:场景描述 已知df1,包括6,"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...其中value4为周次信息,想获取最新周次value1取值 如下图,最新周次应该为21KW36,其对应value1取值为50 df Part 2:逻辑 将df按照value4进行排序...取第1行value1取值即为所求 Part 3:代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019...True)即按照升序来排序,结果如下图 val = df_1.iloc[0, 2],获取第1行第3取值,即value1取值。

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Python-科学计算-pandas-13-列名删除替换nan

系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2 这个系列讲讲...Python科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 修改Df列名,删除某,以及将nan值替换为字符串yes Part 1:目标 ?...该方法生成了一个新df,不是直接在原df上进行操作 df_2.drop(['value2'], axis=1, inplace=True),删除列名为value2,axis=1表示按进行删除,inplace...=True表示对原df进行操作,保留操作后结果,与第1点情况不同 df_2.fillna("yes", inplace=True) 将nan值用字符串yes进行替换 定义nan值使用np.nan方法...实际情况,当df某行某没有赋值,会出现nan值情况,对于nan值有些情况需要处理,例如使用Django进行网站搭建,后端向前端反馈数据时,不能包括nan值

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Excel与pandas:使用applymap()创建复杂计算

标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas创建计算,并讲解了一些简单示例。...通过将表达式赋值给一个新(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算。然而,有时我们需要创建相当复杂计算,这就是本文要讲解内容。...图1 创建一个辅助函数 现在,让我们创建一个取平均值函数,并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么,在对每个学生进行循环?不!...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于或整个数据框架简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三每一上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多)。

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Python-科学计算-pandas-08-字符串操作1

系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2 这个系列讲讲...Python科学计算版块 今天讲讲pandas模块: 对每一个元素进行同样字符串操作 今天讲其中3个操作: 切片,字符串替换,字符串连接 Part 1:目标 ?...已知Df某都是字符串,每一个字符串都有一个文件与其对应,目标在于获取每一个文件名称 存在以下规律: 字符串最后一个字符是D或者F 其中D表示该字符串是一个txt文本文件名称 其中F表示该字符串是一个...pdf文本文件名称 这些文件名称最终组成是: FINAL_元素.文件类型 实现方法: 提取该每个元素最后一位字符 根据规则进行替换,获取文件类型 字符串连接,加上常量 FINAL_ 和 ....import pandas as pd dict_1 = {"C1": ["P1-CD", "P2-EF", "P3-BD", "P4-GF", "P5-HD", "P6-LF"],

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Python数学模块:数学数学

参考链接: Python复数3(三角函数和双曲线函数) 在日常生活编写程序时,通常会遇到需要使用一些数学知识才能完成任务情况。...它指出,斜边平方(与直角相对一侧)等于其他两侧平方之和。 斜边也是直角三角形最大边。 数学模块提供hypot(a, b)函数来计算斜边长度。    ...幸运是, 数学模块提供了许多功能来帮助我们计算对数。     您可以使用log(x,[base])计算给定基数给定x对数。 如果省略了可选基本参数,则x对数将以e为底。...这里, e是一个数学常数,其值为2.71828182 ....,可以使用math.e对其进行访问。 顺便说一句,Python还允许您使用math.pi访问另一个常数π。    ...可以使用内置abs()函数来计算复数模数,并且可以使用cmath模块可用phase(z)函数来计算其相位。

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Python-科学计算-pandas-09-df字符串操作2

系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2 这个系列讲讲...Python科学计算版块 今天讲讲pandas模块: 对每一个元素进行同样字符串操作 今天讲其中1个操作: split Part 1:目标 已知Df某都是字符串,每一个字符串都有一个文件与其对应...后文件类型 组合两者 加入到原来Df 修改前后文件名 Part 2:代码 import pandas as pd dict_1 = {"file_name": ["P10-CD1.txt",...每个元素实行split("-")操作,理论上生成一个列表,expand=True表示将生成列表结果分为多个 se_1 = df_2["文件名"] + "." + df_3["文件类型"],实现两个Df...之间对应每个元素字符串连接操作,生成一个Series对象 df_1["new_file_name"] = se_1,df_1新增一new_file_name 本文为原创作品

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pythonpandasDataFrame对行和操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w',使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w',使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w',返回是DataFrame...(0) #取data第一行 data.icol(0) #取data第一 ser.iget_value(0) #选取ser序列第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列最后一个...6所在第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所在第3-5(不包括5) Out[32]: c...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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iOS计算器: 表达式精准计算计算字符串数学表达式)MathStringExpression

文章目录 前言 I、计算核心代码 1.1 负责计算表达式工具类 see also 前言 效果图 背景 之前使用NSExpression 进行表达式计算,发现一个问题:无法精准小数点位数(1+65...和65+1 精度就不一样) 解决方案:采用是NSDecimalNumber 进行计算 NSDecimalNumber NSDecimalNumber* computeResult = [MSParser...@interface QCTQCTCalculatorViewTableViewCell () /** 负责计算表达式值 */ @property (strong, nonatomic)...*cellView; 1.1 负责计算表达式工具类 moneyCalculator /** 负责计算表达式值 */ @property (strong, nonatomic) CQTMoneyCalculator...)expressionString { if (expressionString.length<=0) { return nil; } // 处理非法表达式

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