本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第5篇文章,我们来聊聊pandas的一些高级运算. 在上一篇文章当中,我们介绍了panads的一些计算方法,比如两个dataframe的四则运算,以及dataframe填充Null的方法.今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制,以及apply函数的使用方法. dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播.当我们对两个尺寸不一致的数组

当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8".(这个方法在上一篇博客有介绍) 据我个人经验总结(如果有错误,还希望大神斧正),在含有中文编码的情况下,to_csv()方法的encoding参数默认为"gbk",而read_csv()方法的encod

Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,之前已对Series对象进行了介绍(链接),本文主要对DataFrame对象的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是DataFrame对象? 一个二维表,有行索引(index)和列索引(columns),列的数据类型可以不同. 2.DataFrame对象的创建 DataFrame对象的创建主要是使用pd.DataFrame方法.主要包括以下三种: (1)方法1:通过等长列表组成的字典创建 d

原文来源:http://pbpython.com/pandas-list-dict.html 介绍 每当我使用pandas进行分析时,我的第一个目标是使用众多可用选项中的一个将数据导入Pandas的DataFrame . 对于绝大多数情况下,我使用的 read_excel , read_csv 或 read_sql . 但是,有些情况下我只需要几行数据或包含这些数据里的一些计算. 在这些情况下,了解如何从标准python列表或字典创建DataFrames会很有帮助. 基本过程并不困难,但因为有几

Dataframe对象生成Excel文件 需要xlrd库  命令  pip install xlrd #导入pandas import pandas as pd import numpy as np #导入SqlAlchemy from sqlalchemy import create_engine if __name__ == "__main__": #建立数据库引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:mysql@localho

#导入pandas import pandas as pd import numpy as np #导入SqlAlchemy from sqlalchemy import create_engine if __name__ == "__main__": #建立数据库引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:mysql@localhost:3306/mymac') #写一条sql sql = 'select id,name,age,g

一.主从构造器 java中构造函数没有主.从之分,只有构造器重载,但在scala中,每个类都有一个主构造器,在定义class时,如果啥也没写,默认有一个xxx()的主构造器 class Person { var name: String = _ /** * 从构造器 * @param name */ def this(name: String) = { this //注意:从构造器,必须先调用主构造器 this.name = name; } override def toString = { "

1:伴生对象与apply方法 如果一个class与一个object具有相同的名字,那么我们就认为它们互为伴生.object为class的伴生对象.如下图所示,object Apply为class Apply的伴生对象. 需要注意的小细节是,伴生对象的apply函数哪怕没有参数也需要加上一对”()”. class Apply { def apply = { println(" class apply") } def test = println("class test"

call方法: 语法:call([thisObj[,arg1[, arg2[, [,.argN]]]]]) 定义:调用一个对象的一个方法,以另一个对象替换当前对象. apply方法: 语法:apply([thisObj[,argArray]]) 定义:应用某一对象的一个方法,用另一个对象替换当前对象. 适用于继承和多重继承 单继承function Animal(name){ this.name = name; this.showName = function(){ alert(this.name

pandas.DataFrame对象类型解析 df = pd.DataFrame([[1,"2",3,4],[5,"6",7,8]],columns=["a","b","c","d"]) method解析 1.add()方法:类似加法运算(相加的元素必须是同一对象的数据) | add(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=

对于以下dataframe执行dataframe.groupby(['name', 'course']).apply(lambda x: test(x)) 操作 其中test(x)函数为: def test(x): print(x) 那么打印结果为: 可以发现,groupby()后的第一个结果被打印了两次. 对于这种情况,Pandas官方文档的解释是: 什么意思呢?就是说,apply在第一列/行上调用func两次,以决定是否可以进行某些优化. 而在pandas==0.18.1以及最新的panda

最近好忙啊,好忙啊,忙的写不动博客了 时间过得飞快 一晃,一周就过去了 本着不进步就倒退的性格 我成功的在技术上面划水了一周 今天要学习的还是groupby的高级进阶 说是高级,其实就是比初级复杂了一些 有点绕,然后不容易明白 就成为高级了 其实对于pandas来说 应该还是基础部分 我们今天要学习的就是 自定义更丰富的分组运算 apply 方法 apply方法的价值 对于有些数据类型来说 是的,有些 agg与transform 不是很适合 所以就会出现apply方法 不过哪些不适合,我们要慢慢

在使用pandas的时候,经常要对DataFrame的某一列进行操作,一般都会使用df["xx"].str下的方法,但是都有哪些方法呢?我们下面来罗列并演示一下.既然是df["xx"].str,那么xx这一列必须是字符串类型,当然在pandas里面是object,不能是整形.时间类型等等.如果想对这些类型使用的话,必须先df["xx"].astype(str)转化一下,才能使用此方法. 数据集 数据如下 cat 和指定字符进行拼接 print(d

函数对象的call().apply() 方法 函数作为对象提供了call(),apply() 方法,他们也可以用来调用函数,这两个方法都接受一个对象作为参数,用来指定本次调用时函数中this的指向: call()方法 call方法使用的语法规则 函数名称.call(obj,arg1,arg2...argN); 参数说明: obj:函数内this要指向的对象, arg1,arg2...argN :参数列表,参数与参数之间使用一个逗号隔开 var lisi = {names:'lisi'}; var

如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案.   要选择列值等于标量some​​_value的行,请使用==: df.loc[df['column_name'] == some_value] 要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin: df.loc[df['column_name'].i

有时候需要对 pandas Series 里的值进行一些操作,但是没有内置函数,这时候可以自己写一个函数,使用 pandas Series 的 apply 方法,可以对里面的每个值都调用这个函数,然后返回一个新的 Series import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) def add_one(x): return x + 1 print s.apply(add_one) # 结果: 0 2 1 3 2 4 3 5 4 6 dtype:

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列.多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map().apply().applymap().groupby().agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在日常开展数据分析的过程中,我们经常需要对字符串类型数据进行处理,此类过程往往都比较繁琐,而pandas作为表格数据分析利器,其内置的基于Series.str访问器的诸多针对字符串进行处理的方法,以及一些top-level级的内置函数,则可以帮助我们大大提升字符串型数据处理的效率. 本文我就将带大家学习pandas中常用的一些高效字符串处理

Pandas是Python下最强大的数据分析和探索库,是基于Numpy库构建的,支持类似SQL的结构化数据的增.删.查.改,具有丰富的数据处理函数.Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,本文主要对Series的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是Series对象? Series对象本质上类似于一个一维数组,由一列元素(由值和对应的索引)组成. 2.Series对象的创建 Series对象的创建主要是使用pd.Series方法.

Pandas是Python下最强大的数据分析和探索库,是基于Numpy库构建的,支持类似SQL的结构化数据的增.删.查.改,具有丰富的数据处理函数.Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,本文主要对Series的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是Series对象? Series对象本质上类似于一个一维数组,由一列元素(由值和对应的索引)组成. 2.Series对象的创建 Series对象的创建主要是使用pd.Series方法.