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服饰 企业 网站建设,wordpress大道至简,技术先进的网站建,用什么网站做ppt目录#xff1a; 学习目标DataFrame添加列 直接赋值添加列数据删除与去重 删除 df.drop删除行数据df.drop删除列数据数据去重 Dataframe去重Seriers去重修改DataFrame中的数据 直接修改数据replace函数替换数据按条件使用布尔值修改数据执行自定义函数修改数据 Series.apply(…目录 学习目标DataFrame添加列 直接赋值添加列数据删除与去重 删除 df.drop删除行数据df.drop删除列数据数据去重 Dataframe去重Seriers去重修改DataFrame中的数据 直接修改数据replace函数替换数据按条件使用布尔值修改数据执行自定义函数修改数据 Series.apply()函数遍历每一个值同时执行自定义函数df.apply()函数遍历每一列同时执行自定义函数df.apply()函数遍历每一行同时执行自定义函数了解函数向量化总结项目地址 1.学习目标 知道drop函数删除df的行或列数据 知道drop_duplicates函数对df或series进行数据去重 知道unique函数对series进行数据去重 知道apply函数的使用方法 了解numpy.vectorize(func)函数向量化
2.DataFrame添加列 直接赋值添加列数据 import pandas as pddf pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df2 df.head()# 拷贝一份df df3 df2.copy()# 一列数据都是固定值 df3[new col 1] 33# 新增列数据数量必须和行数相等 df3[new col 2] [1, 2, 3, 4, 5] df3[new col 3] df3.year * 2# 分别查看增加数据列之后的df和原df print(df3) print(df2)3.删除与去重 删除 df.drop删除行数据 import pandas as pddf pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df2 df.head()# 拷贝一份df df3 df2.copy()print(df3)# 默认删除行,按索引值删除,不会在原df上删除,添加参数inplaceTrue,此时就在原df上进行删除 df4 df3.drop([0]) print(df4)

在原df上进行删除

df3.drop([0], inplaceTrue) print(df3)

可以删除多行

df5 df3.drop([2, 4]) print(df5)

对series对象按索引值删除

print(df3.GDP)df6 df3.GDP.drop([1, 3]) print(df6)df.drop删除列数据 df.drop默认删除指定索引值的行 axis0或axisindex如果添加参数axis1 或 axiscolumns则删除指定列名的列
import pandas as pddf pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df2 df.head()# 拷贝一份df df3 df2.copy()# 一列数据都是固定值 df3[new col 1] 33# 新增列数据数量必须和行数相等 df3[new col 2] [1, 2, 3, 4, 5] df3[new col 3] df3.year * 2print(df3)df4 df3.drop([new col 3], axis1) print(df4)数据去重 Dataframe去重 运行下面的代码获取具有重复数据的df代码中使用的append函数会在后边《合并与变形》章节中详细介绍
import pandas as pddf pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df2 df.head() print(df2)df4 pd.concat([df2] * 2).reset_index(dropTrue) print(df4)# 去除重复的数据

默认对所有列进行去重,可以通过参数 subset[列名1,列名2…] 对指定的列进行去重

df5 df4.drop_duplicates() print(df5)Seriers去重 import pandas as pddf pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df2 df.head() print(df2)df4 pd.concat([df2] * 2).reset_index(dropTrue) print(df4)# Seriers对象使用drop_duplicates函数进行去重返回Series对象 print(df4.country) df5 df4.country.drop_duplicates() print(df5)# Seriers对象还可以使用unique函数进行去重返回的ndarray数组 df6 df4.country.unique() print(df6)4.修改DataFrame中的数据 直接修改数据 import pandas as pddf pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk)

拷贝一份数据

df5 df.head().copy() print(df5)df5[GDP] [5, 4, 3, 2, 1] print(df5)replace函数替换数据 import pandas as pd# 读取数据选取前5行作为一个新的df df pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df6 df.head().copy() print(df6)# series对象替换数据返回的还是series对象不会对原来的df造成修改 df7 df6.year.replace(1960, 19600) print(df7)# 如果加上inplaceTrue参数则会修改原始df df6.country.replace(日本, 扶桑, inplaceTrue) print(df6)# df也可以直接调用replace函数用法和s.replace用法一致只是返回的是df对象 df8 df6.replace(1960, 19600) print(df8)按条件使用布尔值修改数据 我们可以利用[s对象的判断表达式]来选取df中的数据再进行赋值修改
import pandas as pd# 读取数据选取前5行作为一个新的df df pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df7 df.head().copy() print(df7)

如果country是日本 那就修改GDP为7777

df7[GDP][df7[country] 日本] 7777 print(df7)# 上述步骤解析

df7[country] 日本

[df7[country] 日本]

df7[GDP][df7[country] 日本]执行自定义函数修改数据

有时需要我们对df或s对象中的数据做更加精细化的修改动作并将修改操作封装成为一个自定义的函数这时我们就可以利用s / df.apply()来调用我们自定义的函数 Series.apply()函数遍历每一个值同时执行自定义函数 import pandas as pd# 加载数据构造示例df对象

读取数据选取前5行作为一个新的df

df pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df8 df.head() print(df8)# Series对象使用apply调用自定义的函数返回新的Series对象

自定义函数必须接收一个参数

def foo(x):# x此时是s对象中一个数据# 本自定义函数返回的也是一个数据if x 美国:return 美利坚return xdf9 df8[country].apply(lambda x: foo(x)) print(df9)# Series对象使用apply调用自定义的函数并向自定义函数中传入参数

自定义函数必须接收一个参数

def foo(x, arg1):# x此时是s对象中一个数据# 本自定义函数返回的也是一个数据if x 美国:return 美利坚return arg1df10 df8[country].apply(lambda x: foo(x, arg1其他国家)) print(df10)df.apply()函数遍历每一列同时执行自定义函数 import pandas as pd# 加载数据构造示例df对象

读取数据选取前5行作为一个新的df

df pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df8 df.head() print(df8)def foo(s, arg1):# 此时s参数就是df中的一列数据s对象# 函数也必须返回一列数据s对象try:return s arg1except:return s# 返回df对象 df9 df8.apply(lambda x: foo(x, arg11)) print(df9)df.apply()函数遍历每一行同时执行自定义函数 使用参数axis1使df.apply()调用的自定义函数按行执行
import pandas as pd# 加载数据构造示例df对象

读取数据选取前5行作为一个新的df

df pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df8 df.head() print(df8)def foo(s, arg1):# 此时s参数就是df中的一行数据s对象# 函数也必须返回一行数据s对象# print(s)if s[country] arg1:s.GDP 6666return sreturn s# 返回df对象 df9 df8.apply(lambda x: foo(x, arg1美国), axis1) print(df9)小结 s.apply(自定义函数名, arg1xx, …) 对s对象中的每一个值都执行自定义函数且该自定义函数除了固定接收每一个值作为第一参数以外还可以接收其他自定义参数 df.apply(自定义函数名, arg1xx, …) 对df对象中的每一列都执行自定义函数且该自定义函数除了固定接收列对象作为第一参数以外还可以接收其他自定义参数 df.apply(自定义函数名, arg1xx, …, axis1) 对df对象中的每一行都执行自定义函数且该自定义函数除了固定接收行对象作为第一参数以外还可以接收其他自定义参数
了解函数向量化 运行下面会报错的代码
import pandas as pd# 加载数据构造示例df对象

读取数据选取前5行作为一个新的df

df pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df8 df.head() print(df8)# 运行下面会报错的代码

构造全是int类型的df

df9 df8.drop(country, axis1) print(df9)def bar(s):# 此时s参数就是df中的一列数据s对象# 函数也必须返回一列数据s对象if s ! 1960:return selse:return s 1# 报错 df10 df9.apply(lambda x: bar(x)) print(df10)

运行上述代码会报错上述错误的代码中if s ! 1960:报错s ! 1960 返回一组bool值向量这个判断表达式没有问题但和if连在一起使用就会报错—-if只能与返回单一bool值标量的判断表达式放在一起此时我们就需要这个if可以和向量放在一起使用那么这个时候我们就可以使用函数向量化让整个函数中原来不能和向量进行操作的代码变为可以和向量进行操作【这段话啥意思不理解也没关系看下边的代码】

import pandas as pd import numpy as np# 加载数据构造示例df对象

读取数据选取前5行作为一个新的df

df pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df8 df.head() print(df8)# 构造全是int类型的df df9 df8.drop(country, axis1) print(df9)def bar(s):# 此时s参数就是df中的一列数据s对象# 函数也必须返回一列数据s对象if s ! 1960:return selse:return s 1# 对原来的bar函数执行np.vectorize()返回新的函数bar2 bar2 np.vectorize(lambda x: bar(x))# 再使用新的bar2函数 df10 df9.apply(bar2) print(df10)还可以利用装饰器对函数进行向量化
import pandas as pd import numpy as np# 加载数据构造示例df对象

读取数据选取前5行作为一个新的df

df pd.read_csv(../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv, encodinggbk) df8 df.head() print(df8)# 构造全是int类型的df df9 df8.drop(country, axis1) print(df9)# 使用装饰器 np.vectorize def bar(s):# 此时s参数就是df中的一列数据s对象# 函数也必须返回一列数据s对象if s ! 1960:return selse:return s 1# 再使用被向量化装饰器装饰的bar函数 df10 df9.apply(bar) print(df10)5.总结 df[列名] 标量或向量 修改或添加列 df / s.drop([索引值1, 索引值2, …]) 根据索引删除行数据 df.drop([列名1, 列名2, …], axis1) 根据列名删除列数据 df / s.drop_duplicates() df或s对象去除重复的行数据 s.unique() s对象去除重复的数据 df / s.replace(原数据, 新数据, inplaceTrue) 替换数据 df或series对象替换数据返回的还是原来相同类型的对象不会对原来的df造成修改 如果加上inplaceTrue参数则会修改原始df df[指定列][df[列名]x] y 按条件df[列名]x返回True的对应行的指定列的值修改为y apply函数 s.apply(自定义函数名, arg1xx, …) 对s对象中的每一个值都执行自定义函数且该自定义函数除了固定接收每一个值作为第一参数以外还可以接收其他自定义参数 df.apply(自定义函数名, arg1xx, …) 对df对象中的每一列都执行自定义函数且该自定义函数除了固定接收列对象作为第一参数以外还可以接收其他自定义参数 df.apply(自定义函数名, arg1xx, …, axis1) 对df对象中的每一行都执行自定义函数且该自定义函数除了固定接收行对象作为第一参数以外还可以接收其他自定义参数 new_func numpy.vectorize(func) 函数向量化返回一个新的函数
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