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Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试

arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时，arg将不会应用于NaN值。...df["gender"].apply(lambda x: GENDER_ENCODING.get(x, np.nan) ) 性能对比 在对包含一百万条记录的gender序列进行编码的简单测试中...所以任何形式的聚合都会报错，如果逻辑没有返回转换后的序列，transform将抛出ValueError。...df_single_group.groupby("city").apply(lambda x: x["score"]).stack() 在撰写本文时，这个问题仍然没有得到解决。...总结 apply提供的灵活性使其在大多数场景中成为非常方便的选择，所以如果你的数据不大，或者对处理时间没有硬性的要求，那就直接使用apply吧。

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Python函数基础回顾

1, 5, 6] apply_to_list(ints, lambda x: x * 2) 虽然你可以直接编写[x *2for x in ints]，但是这里我们可以非常轻松地传入一个自定义运算给apply_to_list...能以一种一致的方式对序列进行迭代（比如列表中的对象或文件中的行）是Python的一个重要特点。...一般的函数执行之后只会返回单个值，而生成器则是以延迟的方式返回一个值序列，即每返回一个值之后暂停，直到下一个值被请求时再继续。...例如，groupby可以接受任何序列和一个函数。它根据函数的返回值对序列中的连续元素进行分组。...') else: print('Succeeded') finally: f.close() IPython的异常 如果是在%run一个脚本或一条语句时抛出异常，IPython默认会打印完整的调用栈

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    新手上路必学的Python函数基础知识，全在这里了（多段代码举例）

    函数声明时使用def关键字，返回时使用return关键字： def my_function(x, y, z=1.5): if z > 1: return z * (x + y) else:...如果你发现你大量使用了全局变量，可能表明你需要面向对象编程(使用类) 02 返回多个值 当我在使用Java和C++编程后第一次使用Python编程时，我最喜欢的特性就是使用简单语法就可以从函数中返回多个值...匿名函数使用lambda关键字定义，该关键字仅表达“我们声明一个匿名函数”的意思： def short_function(x): return x * 2 equiv_anon = lambda...1, 5, 6] apply_to_list(ints, lambda x: x * 2) 你也可以写成[x * 2 for x in ints] ，但是在这里我们能够简单地将一个自定义操作符传递给...普通函数执行并一次返回单个结果，而生成器则“惰性”地返回一个多结果序列，在每一个元素产生之后暂停，直到下一个请求。

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    五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

    阅读助手 构造测试数据 方法一：映射 apply |map + lambda 方法二：映射 apply + def 方法三：nupmy内置函数-np.where 方法四：nupmy内置函数-np.select...lookup最像的 方法一：映射 apply |map + lambda # 方法一 apply |map + lambda df1 = df.copy() df1['评级'] = df1['总成绩'...].apply(lambda x: "差" if x <180 else "良" if x<240 else "优") df4 = df.copy() df4['总成绩'].map(lambda x...， 如果填入整数n，则表示将x中的数值分成等宽的n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）； 如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值 如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠 right...3 如果为False，则仅返回分箱的整数指示符，即x中的数据在第几个箱子里 当bins是间隔索引时，将忽略此参数 retbins： 是否显示分箱的分界值。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·二）

    pipe 可以轻松地在方法链中使用您自己或另一个库的函数，与 pandas 的方法并列使用。...按行或按列应用函数 可以使用 apply() 方法沿着 DataFrame 的轴应用任意函数，与描述性统计方法一样，它接受一个可选的 axis 参数： In [145]: df.apply(lambda...pipe 让您可以在方法链中轻松使用自己或另一个库的函数，与 pandas 的方法一起使用。...行或列的函数应用 可以使用 apply() 方法沿着 DataFrame 的轴应用任意函数，该方法与描述性统计方法类似，都接受一个可选的 axis 参数： In [145]: df.apply(lambda...这可以实现几个目标： 重新排列现有数据以匹配新的标签集 在不存在该标签的标签位置插入缺失值（NA）标记 如果指定了，可以使用逻辑填充缺失标签的数据（与处理时间序列数据高度相关） 这里是一个简单的例子

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    扣丁学堂浅谈Python视频教程之random模块详解

    今天扣丁学堂小编给大家详细介绍一下关于Python视频教程之random模块详解,，首先用于生成伪随机数之所以称之为伪随机数，是因为真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的...计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就是固定的。只要用户或第三方不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟。...Python的这个库在底层使用通用的算法，经过长久的考验，可靠性没得说，但绝对不能用于密码相关的功能。...random.shuffle(x[, random]) 随机打乱序列x内元素的排列顺序。只能针对可变的序列，对于不可变序列，请使用下面的sample()方法。...如果k大于population的长度，则弹出ValueError异常。 四、真值分布 random模块最高端的功能其实在这里。

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    全文2500字 详解Pandas与Lambda结合进行高效数据分析

    pd df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv") df.head() 创建新的列 一般我们是通过在现有两列的基础上进行一些简单的数学运算来创建新的一列，例如 df...，例如对于“惊悚片”，评分的方法则是在“原来的评分+1”和10分当中取一个最小的，而对于“喜剧”类别的电影，则是在0分和“原来的评分-1”当中取一个最大的，然后我们通过apply方法和lambda方法将这个自定义的函数应用在这个...，都是调用astype方法来实现的，例如我们将“Price”这一列的数据类型转变成整型的数据，代码如下 df['Price'].astype('int') 会出现如下所示的报错信息 ValueError...apply和lambda结合进行数据的清洗，代码如下 df['Price'] = df.apply(lambda x: int(x['Price'].replace(',', '')),axis=1)...和lambda方法搭配使用

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    掌握这7种Python数据图表的区别，你就是大牛数据分析师！

    我们在 Dataquest 建了一个交互课程，教你如何使用 Python 的数据可视化工具。 探索数据集 在我们探讨数据的可视化之前，让我们先来快速的浏览一下我们将要处理的数据集。...route_lengths =routes.apply(calc_dist, axis=1) 现在我们就有了航线距离的序列了，我们将会创建一个柱状图，它将会将数据归类到对应的范围之内，然后计数分别有多少的航线落入到不同的每个范围...我们也添加到id列上以实现查找（apply函数不传index）。 最后，我们重置索引序列以得到所有的特殊值。没有这一步，Bokeh 无法正常运行。...我们可以做一个简单的散点图来比较航空公司的 id 号和航空公司名称的长度： name_lengths =airlines["name"].apply(lambda x: len(str(x))) plt.scatter...它将找到每个航空公司的名字字符的数量。然后，我们使用 matplotlib 做一个散点图来比较航空 id 的长度。当我们绘制时，我们把 theidcolumn of airlines 转换为整数类型。

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第3章 Python的数据结构、函数和文件3.1 数据结构和序列3.2 函数3.3 文件和操作系统3.4 结论

    ，在许多函数中可以交叉使用。...切片 用切边可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用start:stop： In [73]: seq = [7, 2, 3, 7, 5, 6, 0, 1] In [74]: seq...enumerate函数 迭代一个序列时，你可能想跟踪当前项的序号。...返回多个值 在我第一次用Python编程时（之前已经习惯了Java和C++），最喜欢的一个功能是：函数可以返回多个值。...1, 5, 6] apply_to_list(ints, lambda x: x * 2) 虽然你可以直接编写[x *2for x in ints]，但是这里我们可以非常轻松地传入一个自定义运算给apply_to_list

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    特征工程|时间特征构造以及时间序列特征构造

    ) # 小时 df['时']=df['时间'].apply(lambda x: x.hour) # 分钟 df['分']=df['时间'].apply(lambda x: x.minute) #...例如：2018年至2019年的总购买金额、每天下午的平均客流量、在某公司工作期间加班的天数等； 0x03 时间序列特征构造 时间序列不仅包含一维时间变量，还有一维其他变量，如股票价格、天气温度、降雨量...，多个时间序列的数据集构造特征时需要先进行分组再计算。...如：使用t时刻的y值作为label，则使用t-1时刻之前的y值来构造特征；使用t-1时刻的y值作为label时，则使用t-2时刻之前的y值来构造特征。...我们需要进一步进行聚合操作才能使用，如先从交易时间提取出交易小时数，然后再统计每个用户在每个小时（1-24小时）的交易次数来作为最终输出的特征。

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    特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造

    ) # 小时 df['时']=df['时间'].apply(lambda x: x.hour) # 分钟 df['分']=df['时间'].apply(lambda x: x.minute) #...例如：2018年至2019年的总购买金额、每天下午的平均客流量、在某公司工作期间加班的天数等； 0x03 时间序列特征构造 时间序列不仅包含一维时间变量，还有一维其他变量，如股票价格、天气温度、降雨量...，多个时间序列的数据集构造特征时需要先进行分组再计算。...如：使用t时刻的y值作为label，则使用t-1时刻之前的y值来构造特征；使用t-1时刻的y值作为label时，则使用t-2时刻之前的y值来构造特征。...我们需要进一步进行聚合操作才能使用，如先从交易时间提取出交易小时数，然后再统计每个用户在每个小时（1-24小时）的交易次数来作为最终输出的特征。

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    特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造

    ) # 小时 df['时']=df['时间'].apply(lambda x: x.hour) # 分钟 df['分']=df['时间'].apply(lambda x: x.minute) #...例如：2018年至2019年的总购买金额、每天下午的平均客流量、在某公司工作期间加班的天数等； 0x03 时间序列特征构造 时间序列不仅包含一维时间变量，还有一维其他变量，如股票价格、天气温度、降雨量...，多个时间序列的数据集构造特征时需要先进行分组再计算。...如：使用t时刻的y值作为label，则使用t-1时刻之前的y值来构造特征；使用t-1时刻的y值作为label时，则使用t-2时刻之前的y值来构造特征。...我们需要进一步进行聚合操作才能使用，如先从交易时间提取出交易小时数，然后再统计每个用户在每个小时（1-24小时）的交易次数来作为最终输出的特征。

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    python 基础语法笔记

    记录python的一些基础语法，用于查阅 列表和元组 列表和元组都是有序的，可以存储任意数据类型的集合 列表是动态的，长度可变，存储空间和性能略逊与元组 元组是静态的，长度大小固定，不能增加修改 创建一个列表使用...会保留1/3的大小，小于时扩容并rehash 可变元素不能作为key # 初始化 d1 = {'name': 'jason', 'age': 20, 'gender': 'male'} d2 = dict...内部变量作用域只在函数内部 不能在函数内部随意改变全局变量的值 对于嵌套函数来说，内部函数可以访问外部函数定义的变量，但是无法修改，若要修改，必须加上 nonlocal 这个关键字 # 不需要申明类型...cube = nth_power(3) # 计算一个数的立方 匿名函数 lambda 是一个表达式（expression），并不是一个语句（statement） lambda 的主体是只有一行的简单表达式...模块化 巧用if name == ‘main‘来避开 import 时执行 # 引入utils包下的util文件的get_sum方法 from utils.utils import get_sum #

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    python内建函数

    例如： apply(add,(1,3,4)) 等价于 add(1,3,4) 在以列表或元组定义了一列参数，且需要将此列表参数分别作为个个独立参数使用的情况下，必须使用apply()函数。...在要把变长参数列应用到已函数上时，apply()函数非常有用。 可选项keywords参数应是个字典，字典的关键字是字符串。这些字符串在apply()函数的参数列末尾处给出，它们将被用作关键字参数。...当给定一列参数时，max()函数返回给定参数的最大参数 34. min(s[,args…]) 当仅给定一个参数时，min()函数返回序列s的最小值。...选项参数决定从文件中读取数据时所使用的缓存的大小，如果bufsize省略，就使用系统默认的缓存容量 bufsize值 说明 禁用缓存 行缓存 >1 使用大小近似为bufsize字符长度的缓存 使用系统默认...参数值就被用作序列的第一个元素，如下列所示： >>>reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4,5],10) 1200 42. reload(module) reload()函数将以前导入过的模块再加载一次

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    python数组二分查找算法bisect

    摘自官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/bisect.html 这个模块对有序列表提供了支持，使得他们可以在插入新数据仍然保持有序。...对于长列表，如果其包含元素的比较操作十分昂贵的话，这可以是对更常见方法的改进。这个模块叫做 bisect 因为其使用了基本的二分（bisection）算法。...参数 lo 和 hi 可以被用于确定需要考虑的子集；默认情况下整个列表都会被使用。如果 x 已经在 a 里存在，那么插入点会在已存在元素之前（也就是左边）。...所有用于搜索的键都是预先计算的，以避免在搜索时对 key 方法的不必要调用。 搜索有序列表 上面的 bisect() 函数对于找到插入点是有用的，但在一般的搜索任务中可能会有点尴尬。...因为这会导致设计效率低下（连续调用 bisect 函数时，是不会 "记住" 过去查找过的键的）。 正相反，最好去搜索预先计算好的键列表，来查找相关记录的索引。

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    NumPy和Pandas中的广播

    例如，如在“Fare”变量上乘以100: df['Fare'] = df['Fare'].apply(lambda x: x * 100) 最长用的方式是我们处理日期类型，例如从xxxx/mm/dd格式的字符串日期中提取月和日信息...data['last_review_month'] = data['last_review'].apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(x, "%Y-%...m-%d").month) data['last_review_day'] = data['last_review'].apply(lambda x: datetime.datetime.strptime...但是我们肯定不希望这样，所以需要构造lambda表达式来只在单元格中的值是一个映射键时替换这些值，在本例中是字符串' male '和' female ' df.applymap(lambda x: mapping...总结 在本文中，我们介绍了Numpy的广播机制和Pandas中的一些广播的函数，并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。

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