文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    在数据框架中创建计算列

    在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。...其正确的计算方法类似于Power Query，对整个列执行操作，而不是循环每一行。基本上，我们不会在pandas中循环一列，而是对整个列执行操作。这就是所谓的“矢量化”操作。...通过这种方式进行操作，我们不会一行一行地循环遍历。...首先，我们需要知道该列中存储的数据类型，这可以通过检查列中的第一项来找到答案。 图4 很明显，该列包含的是字符串数据。 将该列转换为datetime对象，这是Python中日期和时间的标准数据类型。...由于今年是2021年，我们将用它来估算公司的年龄，从2021年减去每个“成立年份”。

    3.8K20

    浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习7-7 矩阵运算

    练习7-7 矩阵运算 给定一个n×n的方阵，本题要求计算该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。副对角线为从矩阵的右上角至左下角的连线。...输入格式: 输入第一行给出正整数n（1<n≤10）；随后n行，每行给出n个整数，其间以空格分隔。 输出格式: 在一行中给出该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。...sum+=arr[i][j]; //全部数据相加 } } for(i=0;i<n;i++) { sum-=arr[i][n-1]; //减去最后一列...sum-=arr[n-1][i]; //减去最后一行 } sum+=arr[n-1][n-1]; //元素arr[n-1][n-1]被减两次，因此加一次...int l=n-1; for(i=0;i<n;i++) { sum-=arr[i][l]; //减去副对角线上的元素 l--; } sum

    2K10

    pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

    比如我们将一个二维数组减去一个一维数组，numpy会先将一位数组拓展到二维之后再进行减法运算。看起来就像是二维数组的每一行分别减去了这一个一维数组一样。...可以理解成我们将减去这一个一维数组的操作广播到了二维数组的每一行或者是每一列当中。 ? 在上面这个例子当中我们创建了一个numpy的数组，然后减去了它的第一行。...我们对比下最后的结果会发现，arr数组当中的每一行都减去了它的第一行。 同样的操作在dataframe也一样可以进行。 ?...apply方法除了可以用在一整个DataFrame上之外，我们也可以让它应用在某一行或者是某一列或者是某一个部分上，应用的方法都是一样的。...比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外，apply中函数的作用域并不只局限在元素，我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。

    3K20

    Pandas进阶修炼120题｜第二期

    答案 df.salary.plot(kind='kde',xlim=(0,80000)) 34 数据删除 题目：删除最后一列categories 难度：⭐ 答案 del df['categories'...] 35 数据处理 题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列 难度：⭐⭐ 答案 df['test'] = df['education']+df['createTime'] 36 数据处理 题目：将...()) 38 数据处理 题目：将第一行与最后一行拼接 难度：⭐⭐ 答案 pd.concat([df[:1], df[-2:-1]]) 39 数据处理 题目：将第8行数据添加至末尾 难度：⭐⭐ 答案...生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 难度：⭐⭐ 答案 df["new"] = df["salary"] - df[0] 45 缺失值处理 题目：检查数据中是否含有任何缺失值 难度：⭐...列共有几种学历 难度：⭐⭐ 答案 df['education'].nunique() 50 数据提取 题目：提取salary与new列的和大于60000的最后3行 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?

    83800

    Pandas进阶修炼120题｜第二期

    答案 df.salary.plot(kind='kde',xlim=(0,80000)) 34 数据删除 题目：删除最后一列categories 难度：⭐ 答案 del df['categories'...] 35 数据处理 题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列 难度：⭐⭐ 答案 df['test'] = df['education']+df['createTime'] 36 数据处理 题目：将...()) 38 数据处理 题目：将第一行与最后一行拼接 难度：⭐⭐ 答案 pd.concat([df[:1], df[-2:-1]]) 39 数据处理 题目：将第8行数据添加至末尾 难度：⭐⭐ 答案...生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 难度：⭐⭐ 答案 df["new"] = df["salary"] - df[0] 45 缺失值处理 题目：检查数据中是否含有任何缺失值 难度：⭐...列共有几种学历 难度：⭐⭐ 答案 df['education'].nunique() 50 数据提取 题目：提取salary与new列的和大于60000的最后3行 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?

    87330

    Pandas进阶修炼120题，给你深度和广度的船新体验

    () 17.删除最后一行数据 df.drop([len(df)-1],inplace=True) df 18.添加一行数据['Perl',6.6] row={'grammer':'Perl','popularity....apply(lambda x: x.max() - x.min()) 38.将第一行与最后一行拼接，成一个新表 pd.concat([df[:1], df[-2:-1]]) 39.将第8行数据添加至末尾....修改列名为col1,col2,col3 df.columns = ['col1','col2','col3'] 89.提取第一列中不在第二列出现的数字 df['col1'][~df['col1']....[:3] 91.提取第一列中可以整除5的数字位置 np.argwhere(df['col1'] % 5==0) 92.计算第一列数字前一个与后一个的差值 df['col1'].diff().tolist...(df['col2']-df['col3']) Part 5 一些补充 101.从CSV文件中读取指定数据 # 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 df =

    6.1K31

    玩转数据处理120题｜Pandas版本

    () 17 数据修改 题目：删除最后一行数据 难度：⭐ Python解法 df = df.drop(labels=df.shape[0]-1) 18 数据修改 题目：添加一行数据['Perl',6.6]...# dtype: int64 38 数据处理 题目：将第一行与最后一行拼接 难度：⭐⭐ Python解法 pd.concat([df[1:2], df[-1:]]) 39 数据处理 题目：将第8行数据添加至末尾...Python解法 df.columns = ['col1','col2','col3'] 89 数据提取 题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ Python解法 df['col1'][~...(df['col2']) temp.value_counts()[:3] 91 数据提取 题目：提取第一列中可以整除5的数字位置 难度：⭐⭐⭐ Python解法 np.argwhere(df['col1...备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 Python解法 df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\chenx\Documents\Data Analysis

    7.5K40

    日拱一卒，麻省理工的线性代数课，消元法解线性方程

    首先，我们对第一行保持不变，因为它是主元行(privot row)。 通过观察可以知道，我们把第一行乘上3之后减去第二行可以将第2行第1列的系数消除。...其实不一定，首先主元不能为0，如果主元为0，需要交换行，将主元不为0的行交换到主元的位置。如果我们把第三个方程的第三个参数从1改成-4，那么在最后消元的时候会导致最后一行全为0，即第三个主元不存在。...在上面的消元法当中，我们将矩阵中的某一行乘上了一个数从另一行减去，这个过程重复执行了若干次，我们可以考虑将这个消元的过程通过矩阵运算来表达。...在消元法第一步当中，我们将第一行乘上了3，然后从第二行中减去。我们可以通过下面这个矩阵进行矩阵乘法得到，左侧的矩阵称为初等矩阵。...我们第一步消元当中，第一行和第三行不变，第二行由第二行减去三倍的第一行得到，所以第二行元素应该是 \begin{bmatrix}-3&1&0\end{bmatrix} 我们把 \begin{bmatrix

    70220

    Python自动化办公之Word批量转成自定义格式的Excel

    （注意要在第一行给它加上列名，我直接加了个colomn1，代表是第一列） 简单处理后的txt文档的结构类似这样： ? 2、读取到的数据如何处理？...但是，它从txt读取出来的格式是全部内容都视为1列的，而txt中的每一段，在它这里就是每一行（注意是每一段对应一行，而不是每一行对应每一行） 预览一下：结果显示800行，1列。...怎么调用 1、先要做数据预处理：先要把word文档的内容复制到txt文档中，并且在第一行加上"column1"，处理后像下面这样： ?...，它就会按照“.”去切割每一行的内容，拿到第一个“.”号前面的内容，用来跟它生成的匹配字符做比对，比对成功了，它就默认该行是你想要写到excel表格里的第一列，接在它后面的每个段落，会自动插入到它后面的列...如果你的文档里面并不是像我这样，没有顺序递增的题号，你可以手动给每个你想要放在表格中第一列的段落，在它前面加标识符，例如“####.”，注意最后是有个小点的。像下面这样： ?

    1.6K40

    Pandas进阶修炼120题｜完整版

    答案 df.tail() 17 数据修改 题目：删除最后一行数据 难度：⭐ 答案 df.drop([len(df)-1],inplace=True) 18 数据修改 题目：添加一行数据['Perl',6.6...()) 38 数据处理 题目：将第一行与最后一行拼接 难度：⭐⭐ 答案 pd.concat([df[:1], df[-2:-1]]) 39 数据处理 题目：将第8行数据添加至末尾 难度：⭐⭐ 答案...生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 难度：⭐⭐ 答案 df["new"] = df["salary"] - df[0] 45 缺失值处理 题目：检查数据中是否含有任何缺失值 难度：⭐...().index[:3] 91 数据提取 题目：提取第一列中可以整除5的数字位置 难度：⭐⭐⭐ 答案 np.argwhere(df['col1'] % 5==0) 92 数据计算 题目：计算第一列数字前一个与后一个的差值...：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 答案 df = pd.read_csv('数据1.csv',encoding='gbk

    12.2K106

    Python截取Excel数据并逐行相减、合并文件

    本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件，首先依据某一列数据的特征截取我们需要的数据，随后对截取出来的数据逐行求差，并基于其他多个文件夹中同样大量的...其中，每一个Excel表格文件都有着如下图所示的数据格式；其中的第1列，是表示天数的时间数据，每一行数据之间的时间跨度是8天。   ...——例如，用2022009的数据减去2022001的数据，随后用2022017的数据减去2022009的数据，并将差值作为新的几列放在原有的几列后面；还有，我们还希望从当前文件的文件名、以及第1列的天数中...然后，使用 iloc[] 函数根据当前日期找到了ERA5气象数据中对应的行，并从该行及其前两行中提取了太阳辐射、温度、降水和土壤湿度数据。最后，将这些数据添加到筛选后的数据中。   ...然后，使用 iloc[] 函数删除了第一列，并将剩余列重命名为blue_h、green_h、red_h、inf_h、si1_h、si2_h 和 ndvi_h。

    14210

    【如何在 Pandas DataFrame 中插入一列】

    前言：解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题 Pandas是Python中重要的数据处理和分析库，它提供了强大的数据结构和函数，尤其是DataFrame，使数据处理变得更加高效和便捷。...为什么要解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题？ Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构，由行和列组成，类似于Excel中的表格。...示例 1：插入新列作为第一列 以下代码显示了如何插入一个新列作为现有 DataFrame 的第一列： import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame...['Adjusted_Age'] = df['Age'].apply(add_five) print(df) 这里我们通过apply函数将add_five函数应用到’Age’列的每一行，创建了一个名为...在实际应用中，我们可以根据具体需求使用不同的方法，如直接赋值或使用assign()方法。 Pandas是Python中必备的数据处理和分析库，熟练地使用它能够极大地提高数据处理和分析的效率。

    72510

    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）|附代码数据

    对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后，我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...现在，每个电影都由矩阵中的一列表示。首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影的标题和流派。 接下来，让我们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。...我们必须在这里减去一个，因为M是0索引，但电影ID从1开始。现在，让我们打印出这些电影属性，以便我们看到它们，这些属性我们准备好找到类似的电影。 第一步是从其他电影中减去这部电影的属性。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。

    84610

    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）

    对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后，我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...现在，每个电影都由矩阵中的一列表示。首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影的标题和流派。 接下来，让我们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。...我们必须在这里减去一个，因为M是0索引，但电影ID从1开始。现在，让我们打印出这些电影属性，以便我们看到它们，这些属性我们准备好找到类似的电影。 第一步是从其他电影中减去这部电影的属性。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。

    1.5K20

    玩转数据处理120题｜R语言版本

    R语言解法 # R中没有字典概念，故直接创建dataframe/tibble #> 第一种 df <- data.frame( "grammer" = c("Python","C","Java","...= max(df$popularity),] 16 数据查看 题目：查看最后5行数据 难度：⭐ R解法 # R中head和tail默认是6行，可以指定数字 tail(df,5) 17 数据修改 题目：删除最后一行数据...) - min(salary)) %>% unlist() # delta # 41500 38 数据处理 题目：将第一行与最后一行拼接 难度：⭐⭐ R解法 rbind(df[1,],df[dim...,'col2','col3') 89 数据提取 题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ R语言解法 df[!...数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 R语言解法 #一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法

    8.8K10

    DataFrame和Series的使用

    df.dtypes df.info() Pandas与Python常用数据类型对照 加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据：加载一列数据，通过df['列名']方式获取，加载多列数据，通过df[['列名...df按行加载部分数据：先打印前5行数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...传入的是索引的序号，loc是索引的标签 使用iloc时可以传入-1来获取最后一行数据，使用loc的时候不行 loc和iloc属性既可以用于获取列数据，也可以用于获取行数据 df.loc[[行]，[列]...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列 可以通过行和列获取某几个格的元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如...对象就是把continent取值相同的数据放到一组中 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 从分号组的Dataframe数据中筛序出一列 df.groupby

    10710
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券