大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 python的if语句为条件判断语句，习惯与else搭配使用。...% dessert.title()) # elif => else + if 当前值不符合上面 if 的判断条件，执行 elif 的判断条件 else: print(“I like %s.” % dessert...% dessert.title()) # elif => else + if 当前值不符合上面 if 的判断条件，执行 elif 的判断条件 elif dessert == hate_dessert:...like %s.” % dessert) 值得注意的一点是：当整个 if 判断满足某一个判断条件时，就不会再继续判断该判断条件之后的判断 4.特殊的判断条件if 0: # 其他数字都返回 True print...”) # 结果是这个 if None: # None 是 Python 中特殊的对象 print(“True.”) else: print(“False.”) # 结果是这个 if 1: print(“
# python中的lambda函数 lambda函数相当于定义了一个匿名的函数，减少了代码量 # 代码 # Lambda表格 也是lambda函数 points = [{'x': 2, 'y': 3...}, {'x': 4, 'y': 1}] points.sort(key=lambda i: i['y']) print(points) ''' 要注意到一个 list 的 sort...方法可以获得一个 key 参数， 用以决定列表的排序方式（通常我们只知道升序与降序）。...在我们的案例中，我们希望进行一次自定义排序，为此我们需要编写一个函数， 但是又不是为函数编写一个独立的 def 块，只在这一个地方使用，因此我 们使用 Lambda 表达式来创建一个新函数。...''' # lambda函数的其他使用方法 add = lambda x, y: x + y print(add(1, 2)) # 结果为3 # 需求：将列表中的元素按照绝对值大小进行升序排列 list1
对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充 7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32...')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示 陆续更新，遇到了就记一笔，慢慢积累
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 dropna()函数的作用是去除读入的数据中（DataFrame）含有NaN的行。...dropna() 效果： >>> df.dropna() name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 注意： 在代码中要保存对原数据的修改...，需要添加 inplace 参数 ，inplace=True 表示直接在原数据上更改 df.dropna(inplace=True) 例： dfs = pd.read_excel(path, sheet_name...结果仍包含NaN dropna 参数： axis: default 0指行,1为列 how: {‘any’, ‘all’}, default ‘any’指带缺失值的所有行;’all’指清除全是缺失值的...thresh: int,保留含有int个非空值的行 subset: 对特定的列进行缺失值删除处理 inplace: 这个很常见,True表示直接在原数据上更改 参考 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
本小节中，我们着重介绍一下Python中的lambda函数。匿名函数lambda：是指一类无需定义标识符（函数名）的函数或子程序。...lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) 并且返回单个表达式的值。...带有冒号，不可省略冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的为表达式（只能为一个）。其实lambda返回值是一个函数的地址，也就是函数对象。...list(filter(lambda x: x % 2, range(10) )))此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。...例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，我们可以在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。
def关键字用于定义 Python 中的一个函数，我们在上一章已经看到了。lambda关键字用于定义 Python 中的匿名函数。 通常，这样的功能意味着一次性使用。...Syntax: lambda [arguments] : expression Copy λ函数在:符号后可以有零个或多个参数。 调用该函数时，执行:后的表达式。...*以下 lambda 函数包含多个参数: Example: Lambda Function >>> sum = lambda x, y, z : x + y + z >>> sum(5, 10, 15...(lambda x: x*x)(5)中传递参数来调用它一次。...在 Python 中，函数是第一类公民，这意味着就像文字一样，函数也可以作为参数传递。 当我们想要将函数作为参数之一提供给另一个函数时，lambda 函数非常有用。
标签：Excel函数，FILTER函数 FILTER函数是一个动态数组函数，可以基于定义的条件筛选一系列数据，其语法为： FILTER(数组,包括, [是否为空]) 其中，参数数组，是想要筛选的数据，...参数包括，指定筛选的条件，应返回TRUE，以便将其包含在查询中。参数是否为空，如果没有满足筛选条件的结果，则可以给该参数指定要返回的内容，可选。 我们可以使用FILTER函数返回满足多个条件的数据。...假设我们要获取两个条件都满足时的数据，如下图1所示示例数据，要返回白鹤公司销售香蕉的数据。...图1 可以使用公式： =FILTER(A2:D11,(A2:A11=G1)*(C2:C11=G2)) 公式中，两个条件相乘表示两者都要满足。结果如下图2所示。...图2 如果我们想要获取芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,(C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄")) 将两个条件相加，表示两者满足之一即可。
滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...在pandas中，提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口的大小，在rolling系列函数中，窗口的计算规则并不是常规的向后延伸...以上述代码为例，count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数，对于第一个元素1，再往前就是下标-1了，序列中不存在这个元素，所以该窗口内的有效数值就是1。...，还提供了以下两种方式，agg可以聚合多个函数的结果，apply则提高了灵活性，允许自定义函数，用法如下 >>> s.rolling(window=2).agg({'A':'sum', 'B':'count
这里用lambda关键词标记我们要定义一个Lambda函数，然后是参数列表，参数的个数可以是0个，或者多个。后面是冒号（英文状态下），然后就是Lambda函数中的表达式。...需要注意的是，在编程实践中，一般不会将Lambda函数赋给一个变量，在很多程序员眼里，将Lambda函数用在赋值语句中是一种滥用Lambda函数的行为，这点请特别注意。...下面的代码中会给大家演示如何正确地使用Lambda函数。 No 1. 对序列排序 Lambda函数的第一应用场景就是用于内置函数sorted()中，用于对序列类型的数据进行排序。...', 'final': 92} 上面的示例中，max()函数中的参数key的值用lambda x: x['final']获得，从而找到了数据中final最高分数的学生。...这样，如果defaultdict中没有指定的键是，就会调用这个Lambda函数，并且返回(0, 0)值。这个示例还显示了Lambda函数的参数为0个的情况。 No 4.
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串...虽说 Pandas 为我们提供了非常丰富的函数，有时候我们可能需要自己定制一些函数，并将它应用到 DataFrame 或 Series。...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。...# 接收一个 lambda 函数 user_info.age.map(lambda x: "yes" if x >= 30 else "no") 又比如，我想要通过城市来判断是南方还是北方，我可以这样操作
在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中，而是针对不同的序号。而且，如果该情况发生在希望返回的值之前行中，则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...这是必需的，因为接下来将会对该数组中的值求倒数，如果不执行此操作，则数组中的零将导致＃DIV / 0！错误，这会在将数组传递给FREQUENCY函数时使事情更复杂。...而且，如果我们传递一个所有值都在0到1之间的值数组作为FREQUENCY函数的参数bins_array的值，将0作为其参数data_array的值，那么零将被分配给参数bins_array中的最小值；其余的为空或为零...由于数组中的最小值为0.2，在数组中的第7个位置，因此上述公式构造的结果为： {0;0;0;0;0;0;1;0;0;0} 获得此数组后，我们只需要从列C中与该数组出现的非零条目（即1）相对应的位置返回数据即可
目录 pandas中索引的使用 .loc 的使用 .iloc的使用 .ix的使用 ---- pandas中索引的使用 定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd....loc[],中括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签，比如我要得到数字5，那么就就是： data.loc["b","B"] 因为行标签为b，列标签为B，同理，那么4就是data...5，右下角的值是9，那么这个矩形区域的值就是这两个坐标之间，也就是对应5的行标签到9的行标签，5的列标签到9的列标签，行列标签之间用逗号隔开，行标签与行标签之间，列标签与列标签之间用冒号隔开，记住，.loc...是用行列标签来进行选择数据的。...那么，我们会想，那我们只知道要第几行，第几列的数据呢，这该怎么办，刚好，.iloc就是干这个事的 .iloc的使用 .iloc[]与loc一样，中括号里面也是先行后列，行列标签用逗号分割，与loc不同的之处是
标签：Excel公式，SUMPRODUCT函数 基于列中的条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数，特别是涉及到多条件求和时。然而，随着条件的增多，公式将会变得很长，难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数，可以判断同一列中的多个条件且公式简洁。 如下图1所示的示例。...*($C$2:$C$12)) 公式中，使用加号（+）来连接条件，表明满足这两个条件之一。...也可以使用下面更简洁的公式： =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式中，使用了花括号，允许在其中放置多个条件...，因此，如果需要满足的条件更多的话，就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号中，公式更简洁。
Lambda 函数简介 Lambda函数也被称为匿名(没有名称)函数，它直接接受参数的数量以及使用该参数执行的条件或操作，该参数以冒号分隔，并返回最终结果。...Lambda函数没有返回值 使用def关键字构建的普通函数返回值或序列数据类型，但在Lambda函数中返回一个完整的过程。...高阶函数是一种需要多个函数来完成任务的函数，或者当一个函数返回任何另一个函数时，可以选择使用Lambda函数。 什么是高阶函数? 通过一个例子来理解高阶函数。假设有一个整数列表，必须返回三个输出。...第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，第二个是任何可迭代的序列数据类型。返回包含每次 function 函数返回值的新列表。...Filter函数 Filter函数根据给定的特定条件过滤掉数据。即在函数中设定过滤条件，迭代元素，保留返回值为True 的元素。
lambda表达式 python中形如： lambda parameters: expression 称为lambda表达式，用于创建匿名函数，该表达式会产生一个函数对象。...该对象的行为类似于用以下方式定义的函数： def (parameters): return expression python中的lambda函数可以接受任意数量的参数，但只能有一个表达式...那么lambda表达式的优势就很明显了： 使用lambda表达式可以省去单行函数的定义过程，使代码更加简洁； 适用于不需要多次复用的函数 例： y = lambda x: x*x print(y(3))...*, key=None, reverse=False) sorted函数会根据iterable中的项返回一个新的已排序列表。...python2的sorted函数中还有一个参数cmp，python3的sorted中已经没有这个参数了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文概述 如果你的数据集包含空值, 则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。...0或”索引”：删除包含缺失值的行。 1或”列”：删除包含缺失值的列。 怎么样 ： 当我们有至少一个不适用或所有不适用时, 它确定是否从DataFrame中删除行或列。...脱粒： 它采用整数值, 该值定义要减少的最小NA值量。 子集： 它是一个数组, 将删除过程限制为通过列表传递的行/列。 到位： 它返回一个布尔值, 如果它为True, 则会在数据帧本身中进行更改。...对于演示, 首先, 我们获取一个csv文件, 该文件将从数据集中删除任何列。...import pandas as pd aa = pd.read_csv(“aa.csv”) aa.head() 输出 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 0
在pandas中，通过DataFrame来存储文件中的内容，其中最常见的数据类型就是字符串了。针对字符串，pandas提供了一系列的函数，来提高操作效率。...这些函数可以方便的操作字符串类型的Series对象，对数据框中的某一列进行操作，这种向量化的操作提高了处理效率。pandas中的字符串处理函数以str开头，常用的有以下几种 1....去除空白 和内置的strip系列函数相同，pandas也提供了一系列的去除空白函数，用法如下 >>> df = pd.DataFrame([' A', ' B', 'C ', 'D ']) >>> df...Name: 0, dtype: object # 当拼接的对象为一个数据框时，将数据框的所有列都进行拼接 >>> df[1] = df[0].str.cat(['1','2', '3', '4'])...，完整的字符串处理函数请查看官方的API文档。
在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。 这个函数如下： Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...( 注：该列可迭代， 例如list, tuple, set) 补充知识：Pandas列中的字典/列表拆分为单独的列 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...8812 {"c": "11"} 8813 {"a": "82", "c": "15"} Method 1： step 1: convert the Pollutants column to Pandas...dataframe 中的explode函数用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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