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    pandas中的窗口处理函数

    滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用,在生物信息中,很多的算法也是通过滑动窗口来实现的,比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始,计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...在pandas中,提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口的大小,在rolling系列函数中,窗口的计算规则并不是常规的向后延伸...以上述代码为例,count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数,对于第一个元素1,再往前就是下标-1了,序列中不存在这个元素,所以该窗口内的有效数值就是1。...对于expanding系列函数而言,rolling对应的函数expanding也都有,部分函数示例如下 >>> s.expanding(min_periods=2).mean() 0 NaN 1 1.5

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    Pandas中如何查找某列中最大的值?

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:譬如我要查找某列中最大的值,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通的,也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【瑜亮老师】给出的思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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    Pandas 查找,丢弃列值唯一的列

    前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列,简言之,就是某列的数值除空值外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些列大多形同虚设,所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把列的缺失值先丢弃,再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

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    pandas中的loc和iloc_pandas loc函数

    目录 pandas中索引的使用 .loc 的使用 .iloc的使用 .ix的使用 ---- pandas中索引的使用 定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd....loc[],中括号里面是先行后列,以逗号分割,行和列分别是行标签和列标签,比如我要得到数字5,那么就就是: data.loc["b","B"] 因为行标签为b,列标签为B,同理,那么4就是data...5,右下角的值是9,那么这个矩形区域的值就是这两个坐标之间,也就是对应5的行标签到9的行标签,5的列标签到9的列标签,行列标签之间用逗号隔开,行标签与行标签之间,列标签与列标签之间用冒号隔开,记住,.loc...那么,我们会想,那我们只知道要第几行,第几列的数据呢,这该怎么办,刚好,.iloc就是干这个事的 .iloc的使用 .iloc[]与loc一样,中括号里面也是先行后列,行列标签用逗号分割,与loc不同的之处是...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    【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。...然而,对于新手来说,在DataFrame中插入一列可能是一个令人困惑的问题。在本文中,我们将分享如何解决这个问题的方法,并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。...不同的插入方法: 在Pandas中,插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给一个新列。...,将年龄加上5 def add_five(age): return age + 5 # 使用apply函数将函数应用到'Age'列,并创建新列'Adjusted_Age' df['Adjusted_Age...在这个例子中,我们使用numpy的where函数,根据分数的条件判断,在’Grade’列中插入相应的等级。

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    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...[1,:] (2)读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第1行,第B列对应的值 data3...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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    对比Excel,Python pandas删除数据框架中的列

    标签:Python与Excel,pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法,删除列与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架,仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除列。...唯一的区别是,在该方法中,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除多列:传入要删除的列的名称列表。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新的数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他两列。然后,我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。

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    在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

    先看一个非常简单的例子: a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?...在这种情况下,设置参数: df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型的列将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...']}, dtype='object') >>> df.dtypes a object b object dtype: object 然后使用infer_objects(),可以将列’a’的类型更改为

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    pandas的dropna方法_python中dropna函数

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 本文概述 如果你的数据集包含空值, 则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。...输入可以是0和1(整数和索引), 也可以是列(字符串)。 0或”索引”:删除包含缺失值的行。 1或”列”:删除包含缺失值的列。...怎么样 : 当我们有至少一个不适用或所有不适用时, 它确定是否从DataFrame中删除行或列。 它只接受两种字符串值(” any”或” all”)。 any:如果任何值为null, 则删除行/列。...脱粒: 它采用整数值, 该值定义要减少的最小NA值量。 子集: 它是一个数组, 将删除过程限制为通过列表传递的行/列。 到位: 它返回一个布尔值, 如果它为True, 则会在数据帧本身中进行更改。...import pandas as pd aa = pd.read_csv(“aa.csv”) aa.head() 输出 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 0

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    pandas中的字符串处理函数

    在pandas中,通过DataFrame来存储文件中的内容,其中最常见的数据类型就是字符串了。针对字符串,pandas提供了一系列的函数,来提高操作效率。...这些函数可以方便的操作字符串类型的Series对象,对数据框中的某一列进行操作,这种向量化的操作提高了处理效率。pandas中的字符串处理函数以str开头,常用的有以下几种 1....去除空白 和内置的strip系列函数相同,pandas也提供了一系列的去除空白函数,用法如下 >>> df = pd.DataFrame([' A', ' B', 'C ', 'D ']) >>> df...Name: 0, dtype: object # 当拼接的对象为一个数据框时,将数据框的所有列都进行拼接 >>> df[1] = df[0].str.cat(['1','2', '3', '4'])...,完整的字符串处理函数请查看官方的API文档。

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    Pandas的Apply函数——Pandas中最好用的函数

    ,但是我认为其中最好用的函数是下面这个函数: apply函数 apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。...这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算,返回一个结果...,则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据,最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...比如读取一个表格: 假如我们想要得到表格中的PublishedTime和ReceivedTime属性之间的时间差数据,就可以使用下面的函数来实现: import pandas as pd import...函数多了两个参数,这样我们在使用apply函数的时候要自己传递参数,代码中显示的三种传递方式都行。

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    pandas dataframe删除一行或一列:drop函数

    pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 【知识点】 用法: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...=False) 参数说明: labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的行 columns...直接指定要删除的列 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。...因此,删除行列有两种方式: 1)labels=None,axis=0的组合 2)index或columns直接指定要删除的行或列 【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import...pandas as pd df=pd.read_excel('data_1.xlsx') print(df) df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) print(df) df=df.drop

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    机器学习系列19:将核函数应用于支持向量机

    当我们在已知参数的情况下,如何用带有核函数的支持向量机(SVM)去训练假设函数呢? 首先我们将样本做为标记: ? 对于每一个 x,都要计算出它的特征 f,f 为一个向量: ?...我们最小化下面这个函数的时候,就可以得到参数向量: ? 现在还有两个系数没有选择,C 和 σ^2 。C 相当于 1/λ,之前我们学过,λ 的变化会影响高偏差或高方差。...如果将 C 换成 100,我们再来看此时的决策边界: ? 现在你对 C 是不是有一个直观的认识了呢? σ^2 很大时,图像为: ? 特征 f 变化平滑,因此表现为高偏差,低方差。...这样,一个完整的利用核函数的支持向量机算法就算是完成了。 如何选择使用逻辑回归或者SVM 如果特征的数量远大于样本数,就要用逻辑回归或者线性核函数(不带核函数的SVM)。...如果特征的数量比较小,而样本的数目正好合适,就用高斯核函数。 如果特征的数量比较小,而样本的数目非常大,就要用逻辑回归或者线性核函数(不带核函数的SVM)。

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    Power Query中批量处理列的函数详解

    ; 第2参数是需要改变的列及操作(正常情况是由列名和操作函数组成,也可以是空列表); 第3参是去除第2参数中指定后剩余的列所需要进行处理的函数; 第4参数是找不到第2参数指定的列标题时是忽略处理(1)还是返回错误处理...---- 例1: 此函数的必要参数只有2个,所以我们先用最基础的2个参数来进行操作。 ? 如果要把成绩统一减10分的话,那就在第2参数这里使用列名和对应的操作函数即可。...例3 第3个参数是一个函数,是在第2参数指定列以外表格中的所有列需要进行的操作。 在前面的操作中,成绩列和学科列都有了操作,那剩余其他列(姓名列)也需要进行操作,那就要使用到第3参数了。...如果第2参数的中的学科写错或者定义了其他未在操作表中的列名,则可以通过第4参数来控制返回。...因为指定的列里有 “班级”,但是在原来的表格中不存在,所以会产生错误,但是第4参数有指定1,也就是忽略错误,最终返回的结果如图所示。除了找到的成绩列表外,其余的列数据都在后面添加了个“A”。 ?

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    Pandas将三个聚合结果的列,如何合并到一张表里?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【斌】问了一个Pandas数据处理的问题,一起来看看吧。 求教:将三个聚合结果的列,如何合并到一张表里?这是前两列,能够合并。...这是第三列,加权平均,也算出来了。但我不会合并。。。。 二、实现过程 后来【隔壁山楂】给了一个思路,Pandas中不能同时合并三个及以上,如下所示,和最开始的那一句一样,改下即可。...顺利地解决了粉丝的问题。另外也说下,推荐这个写法,df=pd.merge(df1, df2, on="列名1", how="left")。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了 ------------------- End -------------------

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