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

Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...图1 创建一个辅助函数 现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

3.9K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

    如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

    11.3K40

    盘点使用Pandas解决问题：对比两列数据取最大值的5个方法

    一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...二、解决过程 这里给出5个方法，感谢大佬们的解答，一起来看看吧！ 方法一：【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单，但是对于Pandas不熟悉的小伙伴，接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。

    4.3K30

    （数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    图7 DropNa: 　　这个类用于丢弃数据中空值元素，其主要参数与pandas中的dropna()保持一致，核心参数如下： axis：0或1，0表示删除含有缺失值的行，1表示删除含有缺失值的列...图15 　　可以看到这时原有列得以保留，新的列以旧列名＋后缀名的方式被添加到旧列之后，下面我们修改result_columns参数以自定义结果列名： # 设置drop参数为False，并将suffix参数设置为...，计算得到的聚合值填充到新列的每一个位置上： ?...：str或list，与columns参数一一对应的结果列名称，当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用，默认为None，即直接替换原始列 drop：bool型，用于决定是否删除替换前的原始列，...　　这是我们在2.1中举例说明使用到的创建pipeline的方法，直接传入由按顺序的pipeline组件组成的列表便可生成所需pipeline，而除了直接将其视为函数直接传入原始数据和一些辅助参数（如

    1.4K10

    案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    列 5、丢掉genres_num小于等于5的行 上述操作直接使用pandas并不会花多少时间，但是想要不创造任何中间临时结果一步到位产生所需的数据框子集，并且保持代码的可读性不是一件太容易的事，但是利用...，默认为True，即对应列的计算结果直接替换掉对应的旧列 suffix：str型，控制新列后缀名，当drop参数设置为False时，结果列的列名变为其对应列+suffix参数指定的后缀名；当drop设置为...时，原始变量有几个类别就对应几个哑变量被创造；当设置为指定类别值时（譬如设置drop_first = '男性'），这个值对应的类别将不进行哑变量生成 drop：bool型，控制是否在生成哑变量之后删除原始的类别型变量...，默认为None，即直接替换原始列 drop：bool型，用于决定是否删除替换前的原始列，默认为True，即删除原始列 下面是举例演示： 替换original_language中的'en'或'cn'为'...上文中我们主要演示了单一pipeline部件工作时的细节，接下来我们来了解pdpipe中组装pipeline的几种方式： 2.3.1 PdPipeline 这是我们在2.1中举例说明使用到的创建pipeline

    82410

    图解四个实用的Pandas函数！

    现在，当我们执行df.shift(1,fill_value=0)即可将数据往下移动一行，并用0填充空值 ? 现在，如果我们需要将前一天的股价作为新的列，则可以使用下面的代码 ?...我们可以如下轻松地计算最近三天的平均股价，并创建一个新的列 ? 向前移动数据也是很轻松的，使用-1即可 ? 更多有关shift函数可以查阅官方文档，总之在涉及到数据移动时，你需要想到shift！...同时可以对bin参数将结果划分为区间 ? 更多的细节与参数设置，可以阅读pandas官方文档。...mask() pandas中的mask方法比较冷门，和np.where比较类似，将对cond条件进行判断，如果cond为False，请保留原始值。如果为True，则用other中的相应值替换。 ?...但如果有相等的情况出现，那么可以使用first,last,all来进行保留 ?

    88631

    python数据分析——数据预处理

    thresh：可选参数，默认为None，表示保留至少含有非缺失值的行或列的个数，小于该值的行或列将被删除。...例如，df.drop_duplicates()返回一个没有重复行的新DataFrame。 替换重复值：使用.replace()方法可以将DataFrame中的重复值替换为其他值。...可以是单个列名的字符串，也可以是列名列表。 drop：指示是否在新索引中保留原有的列。默认为True，表示将原有的列从DataFrame中删除。 append：指示是否将新的索引添加到原有的索引之后。...然后，使用set_index()函数将列’A’作为新的索引。最后，使用set_index()函数将列’A’和列’B’一起作为新的索引，并将新的索引添加到原有的索引之后。...需要注意的是，insert()方法会改变原始列表，而不是创建一个新的列表。如果希望在不改变原始列表的情况下插入元素，可以使用切片和拼接操作来实现。

    8510

    删除重复值，不只Excel，Python pandas更行

    此方法包含以下参数： subset：引用列标题，如果只考虑特定列以查找重复值，则使用此方法，默认为所有列。 keep：保留哪些重复值。’...first’（默认）：保留第一个重复值；’last’：保留最后一个重复值。False：删除所有重复项。 inplace：是否覆盖原始数据框架。...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...记录#1和3被删除，因为它们是该列中的第一个重复值。 现在让我们检查原始数据框架。它没有改变！这是因为我们将参数inplace留空，默认情况下其值为False。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。

    6.1K30

    【Python】数据评估

    如果原始数据的第一行(列名)和第一列(索引)存在问题，那么就可以使用rename(index={})方法和rename(columns={})方法，字典里面的键是原始值，字典里面的值是修改后的值。...而reset_index()方法可以把当前索引作为一列的列名，然后使用位置索引，并返回一个新的图表。...宽数据转化成长数据，可以使用pd.melt(DataFrame,id_vars=["需要保留的列名1"，"需要保留的列名2"，var_name="新列列名",value_name="变量值"])。...如果缺失值较多，那么可以使用fillna()方法，会把缺失值替换成传入的参数；当往fillna()中传入的是字典时，可以同时替换不同列的缺失值。 3....统一数据，可以使用replace("原始值",”新值“)来统一数据。 4. 对于Series对象，可以通过astype()方法来改变类型。 5.

    7700

    pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

    df.fillna({1:0,2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5 df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN 值替换replace(...) # 将df的A列中 -999 全部替换成空值 df['A'].replace(-999, np.nan) #-999和1000 均替换成空值 obj.replace([-999,1000], np.nan...返回唯一值的数组（类型为array） df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1列中的唯一值的行，默认保留第一行 df.drop_duplicates(['k1','k2'],...按行（axis=0） #average 值相等时，取排名的平均值 #min 值相等时，取排名最小值 #max 值相等时，取排名最大值 #first值相等时，按原始数据出现顺序排名 ---- 索引设置 reindex...df.loc[1:4,['petal_length','petal_width']] # 需求1：创建一个新的变量 test # 如果sepal_length > 3 test = 1 否则 test

    3.3K20

    Python代码实操：详解数据清洗

    使用Pandas的 fillna 填充缺失值，支持更多自定义的值和常用预定义方法。 通过 copy() 获得一个对象副本，常用于原始对象和复制对象同时进行操作的场景。...Imputer 方法创建一个预处理对象，其中 missing_values 为默认缺失值的字符串，默认为 NaN；示例中选择缺失值替换方法是均值（默认），还可以选择使用中位数和众数进行替换，即 strategy...前者通过固定（或手动指定）的值替换缺失值，后者使用Pandas提供的默认方法替换缺失值。以下是 method 支持的方法。...另外，如果是直接替换为特定值的应用，也可以考虑使用Pandas的 replace 功能。...的选择功能，即只保留在 df_zscore 中异常列（col1）为 False 的列。

    5K20

    python数据分析——数据预处理

    在Python中，我们可以使用scikit-learn等机器学习库来进行特征选择和降维，同时也可以利用自己的业务知识来构造新的特征。 在进行数据预处理时，我们还需要注意数据的质量和完整性。...关于set_index 参数 keys : 要设置为索引的列名（如有多个应放在一个列表里） drop : 将设置为索引的列删除，默认为True append : 是否将新的索引追加到原索引后（即是否保留原索引...7.2数据修改与替换 按列增加数据 【例】请创建如下所示的DataFrame数据,并利用Python对该数据的最后增加一列数据,要求数据的列索引为'four' ,数值为[9,10,24]。...若要在该数据的'two' 列和 ‘three'列之间增加新的列，该如何操作？...inplace：可选参数，对原数组作出修改并返回一个新数组。默认是False，如果为true，那么原数组直接被替换。

    94610

    pandas进行数据分析

    业务人员之前使用的大部分都是Excel，现在随着数据量的提升，Excel已无法满足数据处理需求。如果在Excel里面数据量超过10万行，则Excel运行起来就相当卡顿。...下面展示一些在Excel里面常用的功能，看看其在Python里面具体是怎么实现的，Python处理数据用到的主要是pandas库，这也是《利用python进行数据分析》整本书介绍的对象。...(columns='new_column_1') #返回删除后的新数据，原始数据不变 data.drop(columns=['new_column_1','new_column_2']) #返回删除后的新数据...data[['性别','消费频次']] data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='first') #保留第1个，一般结合排序使用 data[['性别','...消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个，一般结合排序使用 #根据 性别、消费频次 2列进行去重 data.drop_duplicates(subset=

    1.4K20

    Pandas 25 式

    rename()方法改列名是最灵活的方式，它的参数是字典，字典的 Key 是原列名，值是新列名，还可以指定轴向（axis）。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。...还可以使用 exclude 关键字排除指定的数据类型。 ? 7. 把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ?...把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?...通过赋值语句，把这两列添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串，但只想保留分割结果的一列，该怎么操作？ ? 要是只想保留城市列，可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?...创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。

    8.4K00

    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    所以从这个角度讲，pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典，同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口，即通过loc索引访问。...或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...3 数据转换 前文提到，在处理特定值时可用replace对每个元素执行相同的操作，然而replace一般仅能用于简单的替换操作，所以pandas还提供了更为强大的数据转换方法 map，适用于series

    15K20

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

    rename()方法改列名是最灵活的方式，它的参数是字典，字典的 Key 是原列名，值是新列名，还可以指定轴向（axis）。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。...还可以使用 exclude 关键字排除指定的数据类型。 ? 7. 把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ?...把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?...通过赋值语句，把这两列添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串，但只想保留分割结果的一列，该怎么操作？ ? 要是只想保留城市列，可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?...创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。

    7.2K20
    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 - 2025 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