文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas循环提速7万多倍！Python数据分析攻略

但在这其中，就算是较小的DataFrame，使用标准循环也比较耗时。 遇到较大的DataFrame时，需要的时间会更长，会让人更加头疼。 现在，有人忍不了了。...我们一起来看看~ 标准循环处理3年足球赛数据：20.7秒 DataFrame是具有行和列的Pandas对象。如果使用循环，需要遍历整个对象。 Python不能利用任何内置函数，而且速度很慢。...Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍 在第一个示例中，循环遍历了整个DataFrame。...大家可以在Lambda函数中使用apply。所要做的就是指定这个轴。在本文的示例中，想要执行按列操作，要使用 axis 1： ? 这段代码甚至比之前的方法更快，完成时间为27毫秒。...所要做的就是调整函数的内容。现可以直接将Pandas 列传递给函数，从而获得巨大的速度增益。 Numpy向量化—快71803倍 在上面的示例中，将将Pandas 列传递给函数。

1.9K30

Numpy和pandas的使用技巧

'' '''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)； 或者使用arange...()函数先创建一维数组，然后用reshape函数设置维度 创建未初始化的数组，empty(shape,dtype,order)形状，类型，行列优先，col是列，row是行 2、数组的几个重要属性,...△ 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...：点到选中的行Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；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

3.5K30
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

「R」apply,lapply,sapply用法探索

我一般最常用的函数为apply和sapply，下面将分别介绍这8个函数的定义和使用方法。 2. apply函数 apply函数是最常用的代替for循环的函数。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。...参数列表： X:数组、矩阵、数据框 MARGIN: 按行计算或按按列计算，1表示按行，2表示按列 FUN: 自定义的调用函数 …: 更多参数，可选 比如，对一个矩阵的每一行求和，下面就要用到apply做循环了...> myFUN<- function(x, c1, c2) { + c(sum(x[c1],1), mean(x[c2])) + } # 把数据框按行做循环，每行分别传递给myFUN函数，设置c1...> lapply(data.frame(x), sum) $x1 [1] 12 $x2 [1] 12 lapply会自动把数据框按列进行分组，再进行计算。

4.4K32

Pandas 的Merge函数详解

pd.merge(customer, order) 默认情况下，merge函数是这样工作的: 将按列合并，并尝试从两个数据集中找到公共列，使用来自两个DataFrame(内连接)的列值之间的交集。...为了帮助区分合并过程中相同列名的结果，我们可以将一个元组对象传递给suffix参数。...(Customer)上想要合并的列传递给left_on参数，将右侧数据集(Order)的列名传递给right_on参数。...当我们按索引和列合并时，DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。 合并类型介绍 默认情况下，当我们合并数据集时，merge函数将执行Inner Join。...delivery, left_on = 'order_date', right_on = 'delivery_date', right_by = 'product') 在上面的代码中将product列传递给

23430

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。“城市”列的列值作为列表传递。...然后，通过将列名称 ['Batsman'， 'Runs'， 'Balls'， '5s'， '4s'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建了 6 列。...“罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

19630

pandas一个优雅的高级应用函数！

用于处理数据的函数，可以是内置函数、库函数、自定义函数或匿名函数 *args：指定传递给函数位置参数 **kwargs：指定传递给函数的关键字 pipe函数应用 一、单个函数 df.pipe(np.exp...df_01 = np.square(df) df_02 = np.multiply(df_01, 1.5) df_03 = np.add(df_02, 8) 三个函数按顺序依次对dataframe操作...如果想省略临时的dataframe也可以将函数像下面这样套用一行代码解决。...= (df.pipe(np.square) .pipe(np.multiply, 1.5) .pipe(np.add, 8)) pipe链式调用的原理是： pipe将每次执行完的函数结果传递给下一个函数...) df.pipe((spcl,'df'), 2) 以上pipe()中用(spcl,'df')代替了常规时的函数spcl，清楚地指明了函数中的df参数是接受dataframe数据的参数，这样就不会报错

19330

Pandas缺失数据处理

Pandas提供了很多数据处理的API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数, 这个时候可以使用apply函数 apply函数可以接收一个自定义函数, 可以将DataFrame...的行/列数据传递给自定义函数处理 apply函数类似于编写一个for循环, 遍历行/列的每一个元素,但比使用for循环效率高很多         import pandas as pd df = pd.DataFrame...apply) 按一列一列执行结果:(一共两列，所以显示两行结果) 创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0: import...或 row['new_column'] 请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas...均可以通过apply传入自定义函数，传入时要想清楚是行还是列

9410

Pandas也能修改样式？快速给你的数据换个Style！

使用说明 我们可以编写样式函数，并使用CSS来控制不同的样式效果，通过修改Styler对象的属性，将样式传递给DataFrame，主要有两种传递方式 Styler.applymap：逐元素 Styler.apply...：列/行/表方式 Styler.applymap通过DataFrame逐个元素地工作。...若使用Styler.apply，我们的函数应返回具有相同形状的Series或DataFrame，其中每个值都是具有CSS属性值对的字符串。 不会CSS？...现在让我们编写一个简单的样式函数，该函数可以将负数变为红色，使正数保持黑色。...在最新的版本中可以进一步自定义条形图：我们现在可以将df.style.bar以零或中点值为中心来快速观察数据变化，并可以传递颜色[color_negative, color_positive]，比如使用

1.8K20

SparkR：数据科学家的新利器

SparkR RDD transformation操作应用的是R函数。 RDD是一组分布式存储的元素，而R是用list来表示一组元素的有序集合，因此SparkR将RDD整体上视为一个分布式的list。...为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...JVM后端基于Netty实现，和R解释器之间用TCP socket连接，用自定义的简单高效的二进制协议通信。...RRDD派生自RDD类，改写了RDD的compute()方法，在执行时会启动一个R worker进程，通过socket连接将父RDD的分区数据、序列化后的R函数以及其它信息传给R worker进程。...R worker进程反序列化接收到的分区数据和R函数，将R函数应到到分区数据上，再把结果数据序列化成字节数组传回JVM端。

4.1K20

R语言中的apply函数族

apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并返回计算结果。...lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’l’就可以判断返回结果集的类型...$c[1] 0 0 1 1 1 可以看到，lapply很方便地把list数据集进行循环操作了，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用...lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。...rapply是一个递归版本的lapply，它只处理list类型数据，对list的每个元素进行递归遍历，如果list包括子元素则继续遍历。

4.4K52

Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试

df_math], ignore_index=True ) map  Series.map(arg, na_action=None) -> Series map方法适用于Series，它基于传递给函数的参数将每个值进行映射...transform  DataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs) -> DataFrame 前两个函数工作在元素级别，而transform...这肯定不能用map来实现，因为它需要按列计算，而map只能按元素计算。 如果使用熟悉apply，那么实现很简单。...(func=None, axis=0, *args, **kwargs) -> scalar | pd.Series | pd.DataFrame agg函数更容易理解，因为它只是返回传递给它的数据的聚合...所以无论自定义聚合器是如何实现的，结果都将是传递给它的每一列的单个值。 来看看一个简单的聚合——计算每个组在得分列上的平均值。

1.9K30

【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

SparkR RDD transformation操作应用的是R函数。 RDD是一组分布式存储的元素，而R是用list来表示一组元素的有序集合，因此SparkR将RDD整体上视为一个分布式的list。...为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...JVM后端基于Netty实现，和R解释器之间用TCP socket连接，用自定义的简单高效的二进制协议通信。...RRDD派生自RDD类，改写了RDD的compute()方法，在执行时会启动一个R worker进程，通过socket连接将父RDD的分区数据、序列化后的R函数以及其它信息传给R worker进程。...R worker进程反序列化接收到的分区数据和R函数，将R函数应到到分区数据上，再把结果数据序列化成字节数组传回JVM端。

3.5K100

R语言中的循环函数（Grouping Function）

R语言中有几个常用的函数，可以按组对数据进行处理，apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似，下面介绍下这几个函数的用法。...其格式是： Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说，其维度值为2，第二个参数维度Index中，1表示按行运算，2表示按列运算。...这里就需要用到自定义函数。 函数可以是匿名函数，也可以是之前定义好的函数，由于这里逻辑简单，我们可以用匿名函数解决。...= TRUE,USE.NAMES = TRUE) 比如我们自定义一个函数m3，接受3个数值参数，然后将3个数字相乘返回结果： m3<-function(a,b,c){a*b*c} 然后我们构建3个向量...~~~这时候就用mapply很方便： mapply(m3,a,b,c) [1] 10 24 36 40 30 OK，就这么简单，实现了对应的各位元素的运算。

1.5K20

R语言vs Python：数据分析哪家强？

Python在这里更面向对象一些，head是dataframe对象的一个方法，而R具有一个单独的head函数。...绘制类别图 ---- 我们现在可以按类别绘制球员分布图以发现模式。首先使用PCA将数据降至2维，然后画图，用不同标记或深浅的点标志类别。...R依赖于内建函数lm和predict。predict根据传递给它拟合模型的不同会表现出不同的行为，它可以被用于各种各样的模型。...我们现在不会将其转换为更多的训练数据，但是如果需要把它们加入nbadataframe，转换可以很容易地完成。...R也不鼓励使用for循环，支持沿向量应用函数。我们使用lapply做到这一点，但由于需要处理的每一行都因是否是标题而异，需要传递保留项的索引和整个rows列表给函数。

3.5K110

9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...与 Pandas cut() 函数类似，我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。...当整数传递给 bin 时，该函数会将连续值离散化为大小相等的 bin，例如： >>> df['Fare'].value_counts(bins=3) (-0.513, 170.776] 871...(170.776, 341.553] 17 (341.553, 512.329] 3 Name: Fare, dtype: int64 当列表传递给 bin 时，该函数会将连续值划分为自定义组

6.5K61

9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...DataFrame 9、应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...与 Pandas cut() 函数类似，我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。...当整数传递给 bin 时，该函数会将连续值离散化为大小相等的 bin，例如： >>> df['Fare'].value_counts(bins=3) (-0.513, 170.776] 871...(170.776, 341.553] 17 (341.553, 512.329] 3 Name: Fare, dtype: int64 当列表传递给 bin 时，该函数会将连续值划分为自定义组

2.4K20

9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...与 Pandas cut() 函数类似，我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。...当整数传递给 bin 时，该函数会将连续值离散化为大小相等的 bin，例如：  >>> df['Fare'].value_counts(bins=3)  (-0.513, 170.776]     871... (170.776, 341.553]     17  (341.553, 512.329]     3  Name: Fare, dtype: int64 当列表传递给 bin 时，该函数会将连续值划分为自定义组

2.6K20
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券