区别：为什么count那里要加const,这边不要 因为count那里是进行元素比较操作，需要重载==运算符，要让底层识别，所以要加const 而这边是作为条件，将元素放入仿函数中看是否符合条件
他能根据条件(true 或者 false) 返回不同的值。...numpy 包: import pandas as pd import numpy as np ---- 场景 如下学生成绩表： 高于等于60分算合格，C列打上"是"，否则打上"否" 典型的根据条件选择某个值的需求...怎么解决 如此简单的需求，Excel 中一个 IF 函数轻松解决： IF 函数第一参数是条件，第二参数是当第一条件为 true 时的返回，第三参数是当第一条件为 false 时的返回 在使用 numpy.where...在 pandas 中其实也可以选择用 Python 的基本语法处理。
Row元素的所有列名：** **选择一列或多列：select** **重载的select方法：** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --...- 1.5 按条件筛选when / between --- 2、-------- 增、改 -------- --- 2.1 新建数据 --- --- 2.2 新增数据列 withColumn--- 一种方式通过...— 获取Row元素的所有列名： r = Row(age=11, name='Alice') print r.columns # ['age', 'name'] 选择一列或多列：select df..., jdbcDF( "id") + 1 ).show( false) 会同时显示id列 + id + 1列 还可以用where按条件选择 jdbcDF .where("id = 1 or c1 = 'b...fraction = x, where x = .5，代表抽取百分比 — 1.5 按条件筛选when / between — when(condition, value1).otherwise(value2
Python大数据分析 记录 分享 成长 ❝文章来源：towardsdatascience 作者：Soner Yıldırım 翻译\编辑：Python大数据分析 ❞ Pandas是python...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...用法： DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc：按标签（column和index）选择行和列 iloc：按索引位置选择行和列 选择df第1~3行、第1~2列的数据...Pct_change Pct_change是一个统计函数，用于表示当前元素与前面元素的相差百分比，两元素的区间可以调整。...比如说给定三个元素[2,3,6]，计算相差百分比后得到[NaN, 0.5, 1.0]，从第一个元素到第二个元素增加50％，从第二个元素到第三个元素增加100％。
数据选取： df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列 df.iloc[0] # 按位置选取数据 df.loc[...'index_one'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:] # 返回第一行 df.iloc[0,0] # 返回第一列的第一个元素 数据统计： df.describe() # 查看数据值列的汇总统计...中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner') # 对df1的列和df2的列执行SQL形式的join 数据清理： df[df[col] > 0.5] # 选择...）： dfsub = df[ (df.A > 0) and (df.B > 0) ] 结果类型是 df 这个玩意很想数据库里的 select where 送一个特殊条件 print df...dorec(r), axis=1) print df pass def dorec(rec): if (rec[3] > 0):
一是通过iloc 索引访问，只能接受整数索引，也不能添加逻辑判断的过滤条件，但它不受标签值的影响可以一直通过整数索引访问，在对series排序后如果想获取首个元素，就可以通过iloc 来访问，因为此时标签的顺序已经改变...访问dataframe 元素的方式 # 获取dataframe 一列的数据 df['日期'] # 获取dataframe 几列的数据 df[['x', 'y']] # 同样的也可以使用loc 按标签取...需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....对dataframe 元素进行操作的方式 对元素进行操作的前提就是先读取到数据，因此能正常读取到数据，修改也就是顺理成章了。...5. reset_index() 方法 重置series 的index索引，同时有drop 参数可以选择是否删除索引。
Query 我们有时需要根据条件筛选数据，一个简单方法是query函数。为了更直观理解这个函数，我们首先创建一个示例 dataframe。...Sample Sample方法允许我们从DataFrame中随机选择数据。当我们想从一个分布中选择一个随机样本时，这个函数很有用。...Loc 和 iloc Loc 和 iloc 函数用于选择行或者列。 loc:通过标签选择 iloc:通过位置选择 loc用于按标签选择数据。列的标签是列名。...从第一个元素到第二个元素增加了50%，从第二个元素到第三个元素增加了100%。Pct_change函数用于比较元素时间序列中的变化百分比。 df.value_1.pct_change() ? 9....作者：Soner Yıldırım deephub翻译组：Oliver Lee DeepHub 微信号 : deephub-imba
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。...3.数据框的拼接操作 pd.concat()方法： pd.cancat()的相关参数: objs:要进行拼接的数据框名称构成的列表，如[dataframe1,dataframe2] axis:按行向下拼接...按行拼接数据框且重置行标号： data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = ['a','b'] columns = ['A','B','C'] mydata = pd.DataFrame...7.数据框的条件筛选 在日常数据分析的工作中，经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析，在SQL中我们可以使用Select语句来选择，而在pandas中，也有几种相类似的方法： 方法1： A =...8.数据框元素的去重 df.drop_duplicates()方法： 参数介绍： subset：为选中的列进行去重，默认为所有列 keep：选择对重复元素的处理方式，'first'表示保留第一个，'last
选择行 df.loc[index] 使用方式： 通过索引标签选择DataFrame中的一行。 示例： 选择索引为2的行。 df.loc[2] 9....选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...条件选择（Filtering） df[df['ColumnName'] > value] 使用方式： 使用条件过滤选择满足特定条件的行。 示例： 选择年龄大于25的行。...多条件选择 df[(df['Column1'] > value1) & (df['Column2'] == value2)] 使用方式： 使用逻辑运算符（&：与，|：或，~：非）结合多个条件进行过滤。...使用at和iat快速访问元素 df.at[index, 'ColumnName'] df.iat[index, columnIndex] 使用方式： 使用at和iat快速访问DataFrame中的元素。
选择行 df.loc[index] 使用方式： 通过索引标签选择DataFrame中的一行。 示例： 选择索引为2的行。 df.loc[2] 9....选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...条件选择（Filtering） df[df['ColumnName'] > value] 使用方式： 使用条件过滤选择满足特定条件的行。 示例： 选择年龄大于25的行。...多条件选择 df[(df['Column1'] > value1) & (df['Column2'] == value2)] 使用方式： 使用逻辑运算符（&：与，|：或，~：非）结合多个条件进行过滤。...使用at和iat快速访问元素 df.at[index, 'ColumnName'] df.iat[index, columnIndex] 使用方式： 使用at和iat快速访问DataFrame中的元素
100, 10) print(a) indices = [1, 5, -1] b = a[indices] print(b) # where函数,返回使得条件为真的下标元素的列表...△ np.r_[] 按行上下连接两个矩阵 6、NumPy 数组操作 △ n.reshape(arr,newshape,order=)数组，新形状，"C"-按行、"F"-按列、"A"-原顺序、"k"-元素在内存中痴线顺序...△ n.flat()数组元素迭代器。...blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/64217337 重置索引 import pandas as pd import numpy as np path = r"datas...；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块，Ctrl+Enter #运行当前代码块并选中下一个代码块（没有就创建），Shift+Enter 清除缓存kernel -> restart
切片与索引 获取单个元素 >>> a[2] # 选择第二个索引处的元素 3 >>> b[1,2] # 选择第1行第2列的元素(相当于b[1][2]) 1.5 2 3 6.0 456 获取子集...获取帮助信息 >>> help(pd.Series.loc) 切片与索引 获取元素 >>> s['b'] # 获取一个元素 -5 >>> df[1:] # 获取DataFrame子表 Country...>>> df.sort_values(by='Country') # 按轴上的值排序 >>> df.rank() 检索Series / DataFrame上的信息 基础信息 >>> df.shape...迭代 # (Column-index, Series) 对 >>> df.iteritems() # (Row-index, Series) 对 >>> df.iterrows() 高级索引 # 按条件选择...(lambda x: not x%5) # 选择特定的元素 # Where >>> s.where(s > 0) # 满足条件的子集的数据 # Query >>> df6.query('second
[0:3] # 按照索引名称切片行数据(首尾都可以获取) df1['20200501':'20200503'] 05 按标签选择数据 # 提取某行数据 df1.loc[dates[0]] # 按照标签选择多列数据...df1.loc[:, ['A', 'B']] # 使用切片获取部分数据（也可以获取一个数值） df1.loc['20200502':'20200504', ['A', 'B']] 06 按位置选择数据...07 按条件选择数据 # 用单列的值选择数据 df1[df1.A>0] # 选择df中满足条件的值(不满足会现实NaN) df1[df1>0] # 使用isin()选择 df2[df2['E']...) print(group) # 将分组结果转换为字典 piece = dict(list(df5.groupby('B'))) 13 神奇的apply函数 apply()函数会遍历每一个元素...，对元素运行指定的function，具体的用法如下所示： # 进行矩阵的平方运算 matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] df6 = pd.DataFrame
') else: Print('your are not belong here') >>> your age is 30 good if … else… 是非常经典的条件判断语句，if 后面接条件表达式...get", params=payload) 此时的 r 是一个 response 对象，我们可以从中获取到相关信息 r.text # 获取响应内容 r.content # 以字节的方式读取响应信息...]] 调用 sort() 函数： [[3 7] [1 9]] 按列排序： [[3 1] [9 7]] 按行排序： [[3 7] [1 9]] Pandas 在数据分析当中，我们通常使用 Pandas...是 scalars（标量） 的集合，同时也是 DataFrame 的元素。 2 DataFrame 一般是二维标签，尺寸可变的表格结构，具有潜在的异质型列。...DataFrame 中的数据 操作 语法 结果类型 选择某一列 df[col] Series 通过标签选择某一行 df.loc[label] Series 通过标签位置选择某一行 df.iloc[loc
如果选中也是很讲究，这个比R里面的dataframe要复杂一些： 两列：用irow/icol选中单个；用切片选择子集 .ix/.iloc 选择列： #---1 利用名称选择列--------- data...data.ix[:,1] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同 利用序号选择的时候，注意[:,]中的:和,的用法 选择行： #---------1 用名称选择-...其中还有如何截取符合条件的数据列。...) =R=apply(df,2,mean) #df中的pop，按列求均值，skipna代表是否跳过均值 这个跟apply很像，返回的是按列求平均。...cut使用方式有以下几种（来源：pandas 数据规整）: （1）按序列划分，序列：按序列的元素间隔划分 x，返回 x 各个元素的分组情况 >>> bins = [0,3,6,9] >>> ser
数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。...例如，使用.loc和.iloc可以根据行标签和行号来选取数据，而.query方法则允许我们根据条件表达式来筛选数据。 在数据选择的基础上，数据运算则是进一步挖掘数据内在规律的重要手段。...一维数组元素提取 沿着单个轴，整数做下标用于选择单个元素，切片做下标用于选择元素的范围和序列。...关键技术：对于例子给定的DataFrame数据，按行进行求和并输出结果。...可以采用求和函数sum（），设置参数axis为0，则表示按纵轴元素求和，设置参数axis为1，则表示按横轴元素求和，程序代码如下所示： 均值运算 在Python中通过调用DataFrame对象的mean
我们还可以通过简单的索引选择行或通过双重索引选择单个元素（然而，选择整列并不那么容易）： In [3]: m[1] Out[3]: [0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0] In [4]:...可以选择是按行（C顺序）还是按列（F顺序）进行展平。...例如，我们可以按元素将两个NumPy数组相加如下： In [117]: np.random.seed(100) r = np.arange(12).reshape((4, 3))...“GroupBy 操作” DataFrame类的一大优势在于根据单个或多个列对数据进行分组。 “复杂选择” 使用（复杂）条件允许从DataFrame对象中轻松选择数据。...复杂选择 数据选择通常通过在列值上制定条件来完成，并可能逻辑地组合多个这样的条件。考虑以下数据集。
作者：Soner Yıldırım 链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4 Pandas...选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...DataFrame现在没有任何缺失值。 df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。...19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。 考虑上一步（df_new）中的DataFrame。...在计算元素的时间序列或顺序数组中的变化百分比时很有用。 ? 从第一元素（4）到第二元素（5）的变化为％25，因此第二个值为0.25。
自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代 ?...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...如下实现对数据表中逐元素求平方 ? 广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。
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