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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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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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:
原创
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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deffunc(x1,before,after,a,b):#x1代表一整行数据，before=line0，a=t（11）print(x1[before])print(a)print(b)returna*bi=list(range(0,10))i1=list(range(10,20))i2=list(range(20,30))ser=pd.DataFrame([i,i1,i2]).T#构造dataf
原创
2019-04-03 01:01:40
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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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pandas中有一个特别好用的apply方法，包括列内计算，只对某列进行某种计算列间计算，对多个列之间进行复杂的计算下面我们看实验数据```importpandasaspdimportnumpyasnpmatrix=[['张三','1995-12-31','山东','本科'],['李四','1993-05-29
原创
2020-12-30 19:47:08
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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)
df
原创
2023-05-31 15:42:13
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pandas的apply函数是自动根据function遍历每一个数据，然后返回一个数据结构为Series的结果DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)参数解释：1.func：就是函数，不管是自定义的函数，还是匿名函数lambda2.axis：0是类，1是行，默认ax
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2023-08-09 18:53:26
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Groupby的用法 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Country':['China','China', 'India', 'India', 'America', 'Japan', 'China', 'India'], 'Income':[10000 ...
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2021-04-24 20:20:00
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map：对当前Series的值进行映射转
原创
2023-06-01 16:37:36
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https://www.cnblogs.com/happymeng/p/11056437.html
原创
2021-11-10 11:47:36
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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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apply()堪称Pandas中最好用的方法，其使用方式跟map()很像，主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。但相较于昨天介绍的map()针对单列Series进行处理，一条apply(...
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2022-06-06 00:05:51
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pandas.Series.map() 与 pandas.Series.apply() 的区别!输出多列 要用apply!
原创
2024-02-07 13:15:13
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知识：Pandas的GroupBy遵从split、apply、combine模式这里的split指的是pandas的groupby，我们自己实现apply函数，apply返回的结果由pandas进行combine得到结果GroupBy.apply(function)function的第一个参数是dataframefunction的返回结果，可是dataframe、series、单个值，甚至和输入d
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2020-12-30 16:59:41
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一、前沿技术 Dask包 数据量大、内存不足、复杂并行处理 计算图、并行、扩展分布式节点、利用GPU计算 类似 TensorFlow 对神经网络模型的处理 CUDF包 CUDF在GPU加速Pandas 缺点：GPU贵！ 二、原始Apply import pandas as pd import num ...
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2021-08-31 15:26:00
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结果： data1 data2 key1 key20 0.845365 0.411704 a one1 0.300226 0.411719 a two2 0.476632 0.628493 b one3 0.985675 0.304024 b two4 0.418804 0.229940 a one
原创
2022-01-11 16:53:17
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