在多级DataFrame上使用pandas apply函数 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【Python】Pandas的apply函数使用示例

apply 是 pandas 库的一个很重要的函数，多和 groupby 函数一起用，也可以直接用于 DataFrame 和 Series 对象。...数据集使用的数据集是美国人口普查的数据，可以从这里下载，里面包含了CSV数据文件和PDF说明文件，说明文件里解释了每个变量的意义。数据大致是这个样子： ?...在 2010 年至 2015 年间人口变化幅度最大的是哪个县？分析先按州分组，再对每个州内的县进行排序选出人口最多的 3 个县求和，作为每个州的人口数，最后排序。...CENSUS2010POP'].sum() grouped = only_county[['STNAME', 'CTYNAME', 'CENSUS2010POP']].groupby('STNAME').apply...'POPESTIMATE2015']] return pop_year.max() - pop_year.min() only_county.loc[only_county.apply

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Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情

Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 ---- 目录 Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情前言环境基础函数的使用 drop...Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- drop...编码测试这里先创建一个测试数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗

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用 Pandas 进行数据处理系列二

loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...= 'beijing'), ['id', 'city', 'age']].sort( ['id']).city.count() 使用 query 函数进行筛选 df.query('city' =...as np df = pd.DataFrame([[4, 9], ]*3, columns=list('AB')) print(df.apply(np.sqrt)) import pandas as...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([[4, 9], ]*3, columns=list('AB')) print(df.apply...print(df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type='broadcast')) import pandas as pd import numpy

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Pandas 高级教程——高级分组与聚合

在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的高级分组与聚合功能，通过实例演示如何灵活应用这些技术。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...导入 Pandas 库在使用 Pandas 进行高级分组与聚合之前，导入 Pandas 库： import pandas as pd 3....自定义聚合函数在高级分组与聚合中，我们可以定义自己的聚合函数。...方法 transform 方法可以将聚合结果广播回原始 DataFrame： # 使用 transform 方法 df['Value1_Sum'] = df.groupby('Category')['...自定义聚合函数的应用 7.1 使用 apply 方法 apply 方法可以更灵活地应用自定义聚合函数： # 使用 apply 方法 result_apply = df.groupby('Category

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Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索)

Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习前言 DataFrame函数 DataFrame构造函数 DataFrame属性和数据 DataFrame类型转换...Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...#整型定位，使用数字 DataFrame.insert(loc, column, value) #在特殊地点loc[数字]插入column[列名]某列数据 DataFrame.iter...DataFrame函数应用 DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …]) #应用函数 DataFrame.applymap(func)

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pandas 时序统计的高级用法！

用法： pandas.DataFrame.resample() pandas.Series.resample() ------ 返回：Resampler对象参数： rule：定义重采样的规则，DateOffset...，或者对单列赋予多个聚合函数，可以使用agg()聚合方法。...使用apply函数也可以达到agg的聚合效果，以下对多个变量进行不同的聚合函数，其中也可以自定义函数。...transform()函数的使用方法可参考pandas transform 数据转换的 4 个常用技巧！以下对C_0变量进行采样分组内的累加和排序操作。...pipe()函数的使用方法可参考pandas一个优雅的高级应用函数！

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【数据处理包Pandas】分组及相关操作

axis：指定分组方向是按行分组还是按列分组，默认是按行分组（对记录分组） level：在包含多级索引的 DataFrame 分组时，用于指定使用哪一级索引进行分组 as_index：是否把分组键（就是分组的标准...分组后应用apply函数，其实是在 split 得到的每一个 DataFrame 对象上应用指定的函数（分组是先 split 再 apply）。...x['Q1']-x['Q2'],axis=1) # axis=1表明一次传入的是一条行记录 # 做法3：使用pipe函数把lambda函数应用到整个组对象上（Apply function to...df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(top2,n=2,axis=1).head() 3、map函数的使用 map函数只能应用到 Series 对象上，对 Series 对象中的每个元素值进行变换...applymap函数应用到 DataFrame 对象上，对 DataFrame 对象中的每个元素值进行相同的变换。

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一道基础题，多种解题思路，引出Pandas多个知识点

基础解法explode函数这道题最简单的解法，相信大部分用过pandas的朋友都会，林胖也马上发出了自己的答案： import pandas as pd mydict = {'A': [1], 'B...这是pandas最基础的开篇知识点使用可迭代对象构造DataFrame，列表的每个元素都是整个DataFrame对应的一行，而这个元素内部迭代出来的每个元素将构成DataFrame的某一列。...然后再看看这个explode函数，它是pandas 0.25版本才出现的函数，只有一个参数可以传入列名，然后该函数就可以把该列的列表每个元素扩展到多行上。...在黄佬的邀请下，一位经过我多次辅导的群友率先使用了循环法解题： ? 我觉得非常棒，但我也希望看到有人再用变形法实现一次。林胖和一位群友再次给出了简化版本的循环解法： ?...列表分列的2种方法列表分列的思路：Pandas的Series对象调用apply方法单个元素返回的结果是Series时，这个Series的每个数据会作为Datafrem的每一列，索引会作为列名。

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Pandas实用手册（PART III）

这一系列的对应代码，大家可以在我共享的colab上把玩, ?...对每一个样本做自定义运算上小节我们用apply函数对DataFrame里头的某个Series做运算并生成新栏位： df[new_col] = df.Survived.apply(......回想一下我们在之前运用过的apply运算：在这不到1000笔的dataframe做这样的简单运算不用一秒钟，但实际上你可能常常需要对几十万、几百万笔数据分别做复杂的运算，这时了解执行进度就是一件非常重要的事情...pip install swifter 接着让我建立一个有100万样本的dataframe，测试swift与原版apply函数的效果差异：在这个简单的平方运算中，swifter版的appy函数在colab...上的效率是原始apply函数的75倍，而要使用swifter你也只需要加上swifter关键字即可，何乐而不为呢？

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Pandas

需要注意的是 loc 函数的第一个参数不能直接传入整数，可以考虑送个列表进去 DataFrame.iloc[]访问使用方法与 loc 相似，主要区别是该函数在使用时对列的索引可以用列索引号。...数据横向、纵向堆叠：pandas.concat([],axis=,join=)（可以通过 keys 来在合并轴上创建层次索引） s1=pd.DataFrame( { 'height...在正常使用过程中，agg 函数和 aggregate 函数对 DataFrame 对象操作时功能几乎完全相同，因此只需要掌握其中一个函数即可。它们的参数说明如下表。...(pd.Series) 使用agg和apply聚合数据的一个区别体现函数的作用对象上，在自定义函数时，我们使用agg时默认聚合函数的输入是一个数组，而apply的聚合函数的输入参数是一个DataFrame...窗口函数在实际应用过程中，我们可能会存在对整个 df 的局部数据进行统计分析的场景，这时就需要用到所谓的“窗口函数”,可以理解为在整体数据集上创建窗口来进行运算，pd 中提供的几种窗口函数有： rolling

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

在使用这个函数的时候，你需要先指定具体的删除方向，axis=0 对应的是行 row，而 axis=1 对应的是列 column 。删除 'Birth_year' 列： ? 删除 'd' 行： ?...在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。...归并（Merge）使用 pd.merge() 函数，能将多个 DataFrame 归并在一起，它的合并方式类似合并 SQL 数据表的方式。...apply() 方法用 .apply() 方法，可以对 DataFrame 中的数据应用自定义函数，进行数据处理。...比如，我们先定义一个 square() 函数，然后对表中的 col1 列应用这个函数： ? 在上面这个例子中，这个函数被应用到这一列里的每一个元素上。同样，我们也可以调用任意的内置函数。

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精心整理 | 非常全面的Pandas入门教程

作者：石头 | 来源：机器学习那些事 pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas...如何安装Pandas 最常用的方法是通过Anaconda安装，在终端或命令符输入如下命令安装： conda install pandas 若未安装Anaconda，使用Python自带的包管理工具pip...如何导入pandas库和查询相应的版本信息 import numpy as np # pandas和numpy常常结合在一起使用，导入numpy库 import pandas as pd # 导入...如何用全局变量作为apply函数的附加参数处理指定的列 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master...dataframe 我们利用元组（Tuple）构建多级索引，然后定义dataframe. # 如何构建多级索引的dataframe # 先通过元组方式构建多级索引 import numpy as np

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PythonforResearch | 2_数据处理

df[condition] 来请求 Pandas 过滤数据框 conditon是每行的True或者False值序列（因此condition的长度必须和 dataframe 行的长度相同）在 Pandas...法一：使用apply()函数和lambda logic = lambda x: x.price*1.5 if x.foreign == 'Foreign' else x.price df_auto['new_price...Monza3667.0Domestic3667.0 法二：使用apply()和函数在上面的示例中，我们使用匿名 lambda 函数。...对于更复杂的处理，可以使用已定义的函数并在.apply()中调用它。比较建议这种方式，因为最灵活并且更易于阅读。...对象中应用.apply()函数：在.apply（）中使用lambda是迭代数据子集的好方法。

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用Pandas从HTML网页中读取数据

函数的完整使用方法，下面演示示例：示例1 第一个示例，演示如何使用Pandas的read_html函数，我们要从一个字符串中的HTML表格读取数据。...的DataFrame对象，而是一个Python列表对象，可以使用tupe()函数检验一下： type(df) 示例2 在第二个示例中，我们要从维基百科中抓取数据。...抓取数据打开网页，会看到页面中的表格上写着“New COVID-19 cases in Sweden by county”，现在，我们就使用match参数和这个字符串： dfs = pd.read_html...修改多级索引为一级，并删除不必要的字符现在，我们要处理多级列索引问题了，准备使用DataFrame.columns和DataFrame.columns,get_level_values(): df.columns...为此，使用apply方法。最后，使用cumsum()方法得到每一列的逐项求和的值。

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数据科学的原理与技巧三、处理表格数据

现在，我们可以在pandas中表达这些步骤。使用.loc切片为了选择DataFrame的子集，我们使用.loc切片语法。...几乎总是有一种更好的替代方法，用于遍历pandas DataFrame。特别是，遍历DataFrame的特定值，通常应该替换为分组。分组为了在pandas中进行分组。...按照最后一个字母和性别分组，使用计数来聚合。绘制每个性别和字母的计数。应用 pandas序列包含.apply()方法，它接受一个函数并将其应用于序列中的每个值。...()是灵活的，但在处理文本数据时，在使用pandas内置的字符串操作函数通常会更快。...我们已经学会在pandas中表达以下操作：操作 pandas 逐元素应用函数 series.apply(func) 字符串操作 series.str.func() 绘图 df.plot.func()

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Pandas详解

Pandas是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的库。它建立在NumPy库的基础上，为数据操作提供了更高级别的抽象。...Pandas主要有两个核心的数据结构：Series和DataFrame。1.2 安装Pandas在使用Pandas之前，需要先安装它。...高级数据操作10.1 应用函数pythonCopy code# 对DataFrame应用函数df['Salary'] = df['Salary'].apply(lambda x: x * 1.1)print...自定义函数与映射Pandas允许用户自定义函数并应用于DataFrame中的数据，同时也支持通过映射方式进行数据的转换。...多级索引与数据透视表进阶Pandas支持多级索引，允许你在一个轴上具有多个层次的索引，从而更灵活地处理复杂的数据。

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在 View 上使用挂起函数 | 实战

如果您希望回顾之前的内容，可以在这里找到——《在 View 上使用挂起函数》。让我们学以致用，在实际应用中进行实践。遇到的问题我们有一个示例应用: Tivi，它可以展示 TV 节目的详细信息。...这并不是我们的预期效果，引发该问题的原因有如下几点: 我们在点击事件的监听器中使用的 ID 是直接通过 Episode 类来获取的。...测试无论如何，测试动画都是很困难的，使用混乱的回调更是让问题雪上加霜。为了在回调中使用断言判断是否执行了某些操作，您的测试必须包含所有的动画类型。...本文并未真正涉及测试，但是使用协程可以让其更加简单。使用协程解决问题在前一篇文章中，我们已经学习了如何使用挂起函数封装回调 API。...在 TV 节目的例子中，实际上处理了几种不同的异步状态: // 确保指定的季份列表已经展开，目标剧集已经被加载 viewModel.expandSeason(nextEpisodeToWatch.seasonId

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初学者的10种Python技巧

＃8 —将lambda应用于DataFrame列 pandas DataFrame是一种可以保存表格数据的结构，例如Excel for Python。...在第4行，我们将此函数.apply（）应用于DataFrame并指定应将哪些列作为参数传递。 axis=1 告诉pandas它应该跨列评估函数（与之相对 axis=0，后者跨行评估）。...我们将.apply（）函数的输出分配给名为“ new_shelf”的新DataFrame列。...根据 PEP8，Python样式指南：包装长行的首选方法是在括号，方括号和花括号内使用Python的隐含行连续性。...我们还可以使用这两种方法指定多级数据透视表。

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15个基本且常用Pandas代码片段

Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。...apply() 函数允许在 DataFrame 的行或列上应用自定义函数，以实现更复杂的数据处理和转换操作。...df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2) 5、连接DataFrames 这里的连接主要是行的连接，也就是说将两个相同列结构的DataFrame进行连接...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...() 是 Pandas 中用于执行独热编码（One-Hot Encoding）的函数。

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在 View 上使用挂起函数

我认为有一个地方可以真正从中受益，那就是在 Android 视图系统中使用协程。...正是因为 Android 上的 UI 编程从根本上就是异步的，所以造成了如此之多的回调。从测量、布局、绘制，到调度插入，整个过程都是异步的。...既然我们在讨论异步操作，那在这种情况下，我们可以使用协程优化这些问题么？...suspendCancellableCoroutine 在 Kotlin 协程库中，有很多协程的构造器方法，这些构造器方法内部可以使用挂起函数来封装回调的 API。...这就是使用挂起函数等待方法执行来封装回调的基本使用了。组合使用到这里，您可能有这样的疑问，"看起来不错，但是我能从中收获什么呢？"

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