按照某特定string字段长度过滤：import pandas as pd
df = pd.read_csv('filex.csv')
df['A'] = df['A'].astype('str')
df['B'] = df['B'].astype('str')
mask = (df['A'].str.len() == 10) & (df['B'].str.len() == 10)
df
原创
2023-05-31 15:42:13
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按照某特定string字段长度过滤：import pandas as pd df = pd.read_csv('filex.csv')df['A'] = df['A'].astype('str')df['B'] = df['B'].astype('str')mask = (df['A'].str.len() == 10) & (df['B'].str.len() == 10)...
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2021-07-20 14:41:08
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# !/usr/bin/python3 import pandas as pd # 如果x小于threshold就等于1，否则等于0 def juege_threshold(x,threshold): return 1 if x<=threshold else 0 data_dict={"value
原创
2022-08-10 17:31:24
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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
原创
2021-04-30 19:55:16
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import pandas as pd data = pd.read_csv(r"test数据.csv", engine="python", encoding="utf-8") def pprint(row): row["extra"]=1 print(row) return row data =
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2019-12-04 12:06:00
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库
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2022-06-02 07:14:20
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pandas 中 apply 是个很常用的方法，但其效率是比较低的，本文介绍一些加速方法 数据准备 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)), columns=('a','b','c','d','e')) apply ...
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2021-08-30 18:00:00
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import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'name':['Jack','Alex','Bob','Nancy','Mary','Alice','Jerry','Wolf'], 'course':['Chinese','Math','Math','Chinese','Math','English','C
原创
2023-01-13 06:52:10
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DataFrame 二维，Series容器 一、创建DataFrame # 方法一 pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) # data: array-like， 数据 # index: array-like, 行索引 axis=0 # c
原创
2021-07-14 11:51:29
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获得dataframe某列中字符串最后一个/之后的内容 https://sra-downloadb.st-va.ncbi.nlm.nih.gov/sos2/sra-pub-run-6/SRR924544/SRR92
原创
2023-12-01 10:43:24
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map apply applymap 数据处理三板斧在数据处理中 经常会对一个DataFrame进行逐行 逐列和逐元素的操作 对应这些操作PD中的map apply applymap可以解决大部分这样的数据处理需求map是针对整列的操作 replace是针对全部数据的操作 # dict_change ...
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2021-10-26 15:09:00
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import math
import pandas as pd
import csv
from tqdm import tqdm
def mask(x):
if not x.cls1:
return x
else:
if pd.isna(x.cls4):
return x
else:
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2023-10-24 14:15:13
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pandas的apply操作类似于Scala的udf一样方便，假设存在如下 ： 需要把 中， 与 一一对应，需要将 大于0.5的 取出来作为新的一列，如果小于0.5则不取出来： 得到结果为： PS：如果没有 将会出现错误：
原创
2022-08-10 17:32:27
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9df = pd.read_csv("studuent-score.csv")df['ExtraScore'] = df['Nationality'].apply(lambda x : 5 if x != '汉' else 0)df['TotalScore'] = df['Score'] + df['ExtraScore']
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2023-05-18 17:09:19
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# 如何实现“python dataframe apply 范围”
## 导言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要帮助新手解决一些困惑和问题。今天，我将教你如何实现“python dataframe apply 范围”。这是一个常见的问题，但对于刚入行的小白来说可能会感到困惑。通过本文，你将学会如何逐步实现这个功能。
## 任务概述
在学习如何实现“python dataframe app
原创
2024-03-14 05:32:19
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# Python DataFrame apply lambda实现的步骤
在使用Python的pandas库进行数据处理时，经常会遇到需要对DataFrame中的每个元素进行操作的情况。这时候，可以使用`apply`函数结合`lambda`表达式来快速实现对DataFrame的元素进行操作。本文将向你介绍如何使用`apply`函数和`lambda`表达式来实现这个功能。
## 步骤概览
下面
原创
2023-08-01 05:20:14
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在pandas模块中，通常我们都需要对类型为DataFrame的数据进行操作，其中最为常见的操作便是拼接了。taFrame([[1, 2],
原创
2022-07-13 18:14:47
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s=['A','B','C'])...
原创
2023-01-13 06:43:10
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1. 默认索引创建2. 指定索引创建3. 利用字典创建法一法二
原创
2022-12-28 15:21:43
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import pandas as pd 1 创建空Dataframe df = pd.DataFrame(columns=('a', 'b', 'c')) df a b c 2 添加一行Series数据 先创建Series s1 = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3 ...
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2021-06-17 23:38:06
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