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据清洗之 分对象与apply

对象与applyapply即可用于分对象,也可以作用于dataframe据 Groupby.apply(func) 需要注意axis=0和axis=1的区别 np.sum, axis= \\据清洗之据统计' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python据清洗实战\\据') df = pd.read_csv('online_order.csv', 0.00 0.0 0.0

# 计算每个变量的总和 df[var].apply 176788.48 Health% 33988.76 Baby% 332884.34 Pets% 31292.61 dtype: float64 # 对每一行求和 df[var].apply 0 100.00 1 100.01 2 100.01 3 99.99 4 100.01 dtype: float64 # Food% - Fresh% df[var].apply

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python apply()函

>>> help(apply) Help on built-in function apply in module __builtin__: apply(...) >>> args是一个包含将要提供给函的按位置传递的参的元。如果省略了args,任何参都不会被传递。 kwargs是一个包含关键字参的字典。 apply()的返回值就是object()的返回值。 apply()的元素参是有序的,元素的顺序必须和object()形式参的顺序一致。 1》执行不带参的函 def say(): print 'hello python!' say() apply(say) 结果: hello python! 2》函只带元的参 def say(a): print a say('hello python!') apply(say,("hello python!"

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    Python据分析—apply

    而这些操作都可以借助python中的apply进行处理。 今天介绍据分析的第四课,教大家如何在python中用apply据框进行一些复杂一点的操作。 具体语句如下: def replace_gender_to_num(val): if val=='男': return 1 else: return 0 然后用apply 2 把值型的据分段处理 在建模过程中,要把不同分段的值转化成对应的woe,需要用到apply进行处理。 return 2 else: return 3 然后用apply调用该函,并把得到的结果值保存到原据框中去,具体语句如下: date_frame['heigth_class 至此,在python中应用apply进行据处理已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下apply还有没有别的用途

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    R语言︱据分统计函族——apply族用法与心得

    名 功能 特点 apply 按行、列运算均值、求和、众等 简单运算 tapply=table applyapply之上加入table功能,可以分汇总 table结合,可以分汇总 lapply =list apply 都需要据框格式,可以与list合用,返回仍是list list用法 sapply=simplify apply=unlist(lapply) 都需要据框格式,可以与list合用 ,返回是矩阵 与lapply一样,但是可以输出矩阵格式 apply Apply Functions Over Array Margins对阵列行或者列使用函 apply(X, MARGIN, FUN 对一个按行或者按列进行计算,矩阵纵、横运算(sum,average等) 其中apply中,1等于行,2等于列 > ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2) > list simplify 逻辑值或者字符串,如果可以,结果应该被简化为向量、矩阵或者高维

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    python apply的用法

    格式为:apply(func,*args,**kwargs) 用途:当一个函的参存在于一个元或者一个字典中时 ,用来间接的调用这个函,并肩元或者字典中的参按照顺序传递给参 解析:args是一个包含按照函所需参传递的位置参的一个元,是不是很拗口,意思就是,假如A函的函位置为 A(a=1,b=2 ),那么这个元中就必须严格按照这个参的位置顺序进行传递(a=3,b=4),而不能是(b=4,a=3)这样的顺序 kwargs是一个包含关键字参的字典,而其中args如果不传递,kwargs需要传递 ,则必须在args的位置留空 apply的返回值就是函func函的返回值 def function(a,b): print(a,b) apply(function ,('cai',),{'b':'caiquan'}) apply(function,(),{'a':'caiquan','b':'Tom'}) #--使用 apply调用基类的构造函

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    R语言︱据集分、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

    R语言︱据集分 大型据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分,有时候我们需要关注单个据片断,有时需要聚合不同内的信息,并相互比较。 二、据分以及分汇总 1、cut函 b<- cut(a, 5,labels=F) #将据平均分成5,rank=5代表大,rank=1代表小 2、aggregate函——分汇总 ? 三、split – apply – combine模式——分处理模式 对据的转换,可以采用split – apply – combine模式来进行处理: split:把要处理的据分割成小片断; apply R 当中是split( ),*apply( ),aggregate( )…,以及plyr包 1、split函 split( )的基本用法是:group <- split(X,f) 其中X 是待分的向量 3、Lapply 是 apply族 Lapply 是 apply族的一份子,类似的函还有 sapply 和 tapply。

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    利用 Pandas 的 transform 和 apply 来处理级别的丢失

    虽然 fillna 在最简单的情况下工作得很好,但只要据中的据顺序变得相关,它就会出现问题。本文将讨论解决这些更复杂情况的技术。 这些情况通常是发生在由不同的区域(时间序列)、甚至子成的据集上。不同区域情况的例子有月、季(通常是时间范围)或一段时间的大雨。性别也是据中群体的一个例子,子的例子有年龄和种族。 让我们使用前面的例子,但是这次,我们进一步将据细分为年龄。 按年龄、性别分的体重 KDE 用各的平均值代替缺失值 当顺序相关时,处理丢失的据 ? 为了减轻丢失据的影响,我们将执行以下操作: 按国家分并重新索引到整个日期范围 在对每个国家分的范围之外的年份内插和外推 1.按国家分并重新索引日期范围 # Define helper function

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    python中 apply()函的用法

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 函格式为:apply(func,*args,**kwargs) 用途:当一个函的参存在于一个元或者一个字典中时 ,用来间接的调用这个函,并肩元或者字典中的参按照顺序传递给参 解析:args是一个包含按照函所需参传递的位置参的一个元,是不是很拗口,意思就是,假如A函的函位置为 A(a=1,b=2 ),那么这个元中就必须严格按照这个参的位置顺序进行传递(a=3,b=4),而不能是(b=4,a=3)这样的顺序 kwargs是一个包含关键字参的字典,而其中args如果不传递,kwargs需要传递 ,则必须在args的位置留空 apply的返回值就是函func函的返回值 def function(a,b): print(a,b) apply(function,('good' 'b':'caiquan'}) apply(function,(),{'a':'caiquan','b':'Tom'}) #--使用 apply调用基类的构造函 class Rectangle

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    4-2 R语言函 apply

    #apply,沿着的某一维度处理据 #例如将函用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似,但只用一句话可以完成 #apply(参):apply(,维度,函/函名) [1] 10 26 42 58 > apply(x,1,sum) [1] 28 32 36 40 > apply(x,1,mean) [1] 7 8 9 10 > rowSums(x) # 2*3*4分别对应行*列*(相对应的维度即为1*2*3 #apply(x,c(1,2),mean)中1,2对应的维度为行*列,不需要考虑,所以对每相同位置的所有元素相加后求平均,因此输出的结果为2 行3列的矩阵 #同理,apply(x,c(1,3),mean)中1,3对应的维度为行*,所以分别对每中的行求平均,因此输出的结果为2行4列的矩阵(x中有4个,每中有2行) #同理,(2,3)就代表列 *了~ > apply(x,1,quantile,probs=c(0.25,0.75)) #quantile求据的百分位点,可通过probs=c()进行分配 [,1]

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    科学计算拓展排序 sort_index sort_values值计value_countsgroupby分apply聚合

    前言:这里开始涉及到据处理,例如给你几千行几千列的据,对这些据进行分类聚合 排序 sort_index sort_values 参:ascending =False 倒序 axis image.png rank 参:method=“first”,默认按列进行排序 值计value_counts 对值进行出现的次统计 groupby分 返回一个可迭代对象, 每次迭代结果是一个元:某一列的索引 取某一列,按照某一列进行排序。 s=df6[["name",'money']].groupby(df6["address"]) for i in s: print(i) 对这个可迭代对象就行聚合 .mean() apply聚合 RDOMESTICMIG2011','RDOMESTICMIG2012']] return pd.Series([x['CTYNAME'],pe.mean()])#把得到的结果也进行Series,更好看 df1.apply

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    call和apply

    首先个人感觉call和apply还是挺神奇的,简简单单就改变了this的作用域,下面我们来共同学习一下 1.call和apply的语法(改变this的作用域,有点像冒充的感觉,例子如下) function.apply (thisObj,[“参一”,"参二"......] call的第一个参将会是function改变上下文后指向的对象, 第二个参开始可以接收任意个参,这些参将会作为function的参传入function 调用call的方法会立即执行 function People.call(person ,"啄木鸟","捉虫子"); people1.paly(); person.paly() </script> 代码基本没变,就是把apply 替换成了call,作用相同,两者最大区别就是传递参的方式不同, 通俗说 call传递参是直接用双引号,然后一个接着一个传递 apply传递参是通过一个的形式传递

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    JavaScript:prototype&apply&call

    如果属性值是函,那么这个属性就被定义为一个方法;否则,它只是一个普通的属性或字段。 原型对象:其属性被类的所有实例所继承,如果原型对象的属性值是函的话,这个函就作为类的实例的方法来调用。 JavaScript中定义类的步骤可以缩减为三步: 第一步,先定义一个构造函,并设置初始化新对象的实例属性; 第二步,给构造函的prototype对象定义实例的方法; 第三步,给构造函定义类字段和类属性 五、call和apply方法 call与apply的第一个参都是需要调用的函对象,在函体内这个参就是this的值,剩余的参是需要传递给函的值,call与apply的不同就是call传的值可以是任意的 ,而apply传的剩余值必须为。 Student("zhangsan",21,"一年级"); Person.apply(this,arguments); this:在创建对象在这个时候代表的是student arguments:是一个

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    call、apply、bind

    今天分享自己对于call、apply、bind新的认识,并手写一个自己的call、apply、bind。 ,apply的参是一个(a开头,Array),call和apply返回的是fn执行的结果,bind返回的是fn的拷贝并指定this值和参(bind不执行,需要调用)。 比如求一个的最大最小值: var arr = [5, 6, 2, 8, 1]; console.log(Math.max.apply(Math, arr));//8 console.log(Math.min.apply 实现一个apply: Function.prototype.myApply = function (context) { if(context === undefined || context == 所以思路是一样的,不同的是需要判断,bind之后是否是直接new这个函,如果是new,那么this就是这个构造函

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    R|apply,tapply

    apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,先简单介绍apply和tapply函。 一、apply()函 apply可将一个任意函“应用”到矩阵、据框的任何维度上。 使用格式如下: apply(x, MARGIN, FUN, ...) 其中x为据对象,MARGIN是维度的下标,FUN是由你指定的函,而...则包括了任何想传递给FUN的参。 ,那么函tapply返回一个;若取值为FALSE,则函tapply的返回值为一个list对象。 求学和英语的平均分 apply(roster[,c(2,3)],2,mean)Math English 500.9 21.8 2)当需要分计算时候,使用tapply函 tapply(roster ,tapply可以省去很多循环的分析,其他apply族函,待续。。。

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    apply()、call()、bind()

    apply()、call()、bind() 每个Function对象都存在apply()、call()、bind()方法,其作用都是可以在特定的作用域中调用函,等于设置函体内this对象的值,以扩充函赖以运行的作用域 使用 apply()、call()、bind()都能改变函对象的this指向 window.name = "A"; //挂载到window对象的name document.name = "B"; // sayName: function(){ console.log(this.name); } } rollCall.sayName(); //Teacher // apply ()、call()、bind()都能够达到改变this指针的目的,但是其使用还是有区别的 // apply与call传参方式不同 window.name = "Teacher"; var rollCall 将参作为一个传递 rollCall.sayAllName.apply(window,["A","B","C"]); // Teacher A B C // call 将参直接传递,使用逗号分隔

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    R语言中的apply

    前言 apply族是R语言中据处理的一核心函,通过使用apply,我们可以实现对据的循环、分、过滤、类型控制等操作。 为了面向不同的据类型,不同的返回值,apply成了一个函族,包括了8个功能类似的函,具体如下表所示。下面我们一个一个来介绍。 ? apply可以对矩阵、据框、(二维、多维),按行或列进行循环计算,对子元素进行迭代,并把子元素以参传递的形式给自定义的FUN函中,并返回计算结果。 调用格式如下: apply(X, MARGIN, FUN, ...) X: 是一个(array),也就是说输入必须都是相同类型的据,要么都是值型,要么都是字符型。 tapply用于分的循环计算,通过INDEX参可以把据集X进行分,相当于group by的操作。

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    Python中的map()、apply()和applymap()函

    map()函生成的结果序列不会把全部结果显示出来,要想获得结果序列,可以使用list()方法。 ? 大多情况下,我们使用匿名函(lambda)来配合map()。 apply()和applymap() 在DataFrame中与map()函类似的函有两个: apply() applymap() apply() apply()函主要用于对DataFrame中的某一 对某一列(column)进行操作 # 对C1列中的每一个元素加1 df["C1"].apply(lambda x:x+1) 运行结果: ? 对某一行(row)进行操作 # 对第1行的每一个元素加1 df.loc[1].apply(lambda x:x+1) 运行结果: image.png 当然,apply()也可对DataFrame的每一个元素进行操作 applymap() applymap()函用于对DataFrame中的每一个元素执行相同的函操作。

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    R语言中 apply详解

    因此,在Python和R中都有大量的函和工具可以帮助我们完成这项任务,这一点也不奇怪。 今天,我们将使用R并学习在R中转换据时使用最广泛的一apply”函。 这提供了对据的高效和快速操作。当我们只想处理某些列时,这特别有用。这称为apply()函。 因此,在处理具有不同据类型特性的据帧时,最好使用vapply()。 tapply() 简单地说,tapply()允许我们将据分,并对每个分执行操作。 是的,tapply()只不过是执行groupy操作并对分据应用某些函的简单方法! tapply()函做了什么?我们将item_qty向量按item_cat向量分,以创建向量的子集。然后我们计算每个子集的平均值。

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    Pandas的Apply具体使用

    ,对于据处理来说,有好多有用的相关操作的函,但是我认为其中最好用的函是下面这个函apply apply是`pandas`里面所有函中自由度最高的函。 ,则apply会自动遍历每一行DataFrame的据,最后将所有结果合成一个Series据结构并返回。 ,就可以用的apply的*args和**kwds参,比如同样的时间差函,我希望自己传递时间差的标签,这样没次标签更改就不用修改自己实现的函了,实现代码如下: import pandas as ,这样我们在使用apply的时候要自己传递参,代码中显示的三种传递方式都行。 函具体使用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Apply内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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