pandas：使用函数批量处理数据（map、apply、applymap）前言一、pandas.Series.map()是什么？二、pandas.Series.map()用法和优点1、map()用法2、map()相比其他方式的优点二、apply()函数三、applymap()函数用法总结前言在我们对DataFrame对象进行处理时候，
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2022-04-20 15:22:44
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数据转换函数对比：map、apply、applymap：map：只用于Series，实现每个值->值的映射；apply：用于Series实现每个值的处理，用于Dataframe实现某个轴的Series的处理；applymap：只能用于DataFrame，用于处理该DataFrame的每个元素；1. map用于Series值的转换实例：将股票代码英文转换成中文名字Series.map(dict
原创
2020-12-30 17:00:08
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pandas：使用函数批量处理数据（map、apply、applymap）前言一、pandas.Series.map()是什么？二、pandas.Series.map()用法和优点1、map()用法2、map()相比其他方式的优点二、apply()函数三、applymap()函数用法总结前言在我们对DataFrame对象进行处理时候，
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2022-04-20 14:59:47
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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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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
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2020-04-05 17:51:00
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pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...
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2022-04-19 16:13:27
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目录df.replace（）df.map（）df.map（）df.replace（）import numpy as npimp
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2022-12-28 15:34:14
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为了处理数字数据，Pandas提供了几个变体，如滚动，展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和，均值，中位数，方差，协方差，相关性等。 下来学习如何在DataFrame对象上应用上提及的每种方法。 .rolling()函数 这个函数可以应用于一系列数据。
原创
2018-09-13 16:03:00
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统计方法有助于理解和分析数据的行为。现在我们将学习一些统计函数，可以将这些函数应用到Pandas的对象上。 pct_change()函数 系列，DatFrames和Panel都有pct_change()函数。此函数将每个元素与其前一个元素进行比较，并计算变化百分比。
原创
2018-09-13 16:02:00
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#api DataFrame.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,na_option='keep',ascending=True, pct=False) Compute numerical data ranks (1 through n) a ...
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2021-07-18 17:00:00
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要将自己或其他库的函数应用于Pandas对象，应该了解三种重要的方法。以下讨论了这些方法。 使用适当的方法取决于函数是否期望在整个DataFrame，行或列或元素上进行操作。 表明智函数应用：pipe() 行或列函数应用：apply() 元素函数应用：applymap() 表格函数应用 可以通过将函
原创
2018-09-13 15:54:00
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概念map函数：map函数用键值对的方式来存储数据，提供的是一种一对一的关系，这样在某些情况下提供了很好的便利。map函数的头文件是#include<map>，实例化一个map对象：map<int ,string>，而且在修改操作中，只能改变string的值，不能更改int索引值。map函数并不是数组，所以如果要遍历的时候，就要使用迭代（iterator）才能实现遍历操作s
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2024-02-23 22:00:18
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'''匿名函数 map pandas.apply 列表生成式'''
# Lambda函数其实最为主要的用途是把一个函数传入另一个高阶函数（如Python内置的filter、map等）
#https://mp.weixin.qq.com/s/KCzRbYIc2cCM2P1bG4hVaw
# https://zhuanlan.zhihu.com/p/42756654
fac = lambda x:
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2023-06-17 15:39:31
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介绍Pandas正确来说应该是(paneldata&DataAnalysis)使目前基于Numpy，专用于数据预处理和数据分析的Python第三方库，最适合处理大型结构化表格数据。其中:Series一维，带标签数组DataFrame二维，Series容器，最常用Panel三维，DataFrame容器类似之前numpy函数中的例子，对于Python自带数据类型，其特点大多为：功能简单，操作复杂，效率
原创
2021-03-26 08:08:56
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1.dataframe和series中都有apply方法，dataframe中的apply方法需要指定axis参数，是对一行或者一列进行操作，比如求一列的最大值与最小值之差等；series中的apply方法与map方法一样，都是作用于
原创
2020-01-16 16:23:17
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在处理数据的时候，很多时候会遇到批量替换的情况，如果一个一个去修改效率过低，也容易出错。replace()是很好的方法。 1.基本结构： df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值，后面是替换后的值。 这样会搜索整个DataFrame, 并将所有符合条件的元素全部
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2018-12-20 11:13:00
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简单记录python、Pandas和numpy中常用函数。
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2024-08-12 19:44:01
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pandas.align() 函数用于将两个或多个数据结构（如 Series 或 DataFrame）对齐，使它们具有相同的索引（行标签）或列标签。这个函数在将数据结构进行操作或合并之前，确保它们具有相同的标签，从而更方便地进行数据处理。align() 函数的一般语法是：aligned_obj1, aligned_obj2, ... = obj1.align(obj2, join='outer',
原创
2023-08-29 10:58:42
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pandas常用函数整理，作为个人笔记。
仅标记函数大概用途做索引用，具体使用方式请参照pandas官方技术文档。
约定
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
带.的为Series或者DataFrame对象的方法，只列举了部分关键字参数。
1、基础
.values 获取值，返
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2021-07-23 14:16:22
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# encoding: utf-8
from __future__ import division
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import numpy as np
import pandas as pd
# 1.创建DataFrame的几种方式
#######1.1纯字典创建
students={'names':[
原创
2021-05-07 16:53:24
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