Python数据分析之pandas函数详解
一、apply和applymap
1. 可直接使用NumPy的函数
示例代码:
# Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df))
运行结果:
0 1 2 3
0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717
1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406
2 -1.277081 -1.088457 -0.152189 0.530325
3 -1.356578 -1.996441 0.368822 -2.211478
4 -0.562777 0.518648 -2.007223 0.059411
0 1 2 3
0 0.062413 0.844813 1.853721 1.980717
1 0.539628 1.975173 0.856597 2.612406
2 1.277081 1.088457 0.152189 0.530325
3 1.356578 1.996441 0.368822 2.211478
4 0.562777 0.518648 2.007223 0.059411
2. 通过apply将函数应用到列或行上
示例代码:
# 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))
运行结果:
0 -0.062413
1 0.844813
2 0.368822
3 0.530325
dtype: float64
3.注意指定轴的方向,默认axis=0,方向是列
示例代码:
# 指定轴方向,axis=1,方向是行 print(df.apply(lambda x : x.max(), axis=1))
运行结果:
0 0.844813
1 -0.539628
2 0.530325
3 0.368822
4 0.518648
dtype: float64
4. 通过applymap将函数应用到每个数据上
示例代码:
# 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2))
运行结果:
0 1 2 3
0 -0.06 0.84 -1.85 -1.98
1 -0.54 -1.98 -0.86 -2.61
2 -1.28 -1.09 -0.15 0.53
3 -1.36 -2.00 0.37 -2.21
4 -0.56 0.52 -2.01 0.06
二、排序
1. 索引排序
sort_index()
排序默认使用升序排序,ascending=False 为降序排序
示例代码:
# Series s4 = pd.Series(range(10, 15), index = np.random.randint(5, size=5)) print(s4) # 索引排序 s4.sort_index() # 0 0 1 3 3
运行结果:
0 10
3 11
1 12
3 13
0 14
dtype: int64
0 10
0 14
1 12
3 11
3 13
dtype: int64
2.对DataFrame操作时注意轴方向
示例代码:
# DataFrame df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 5), index=np.random.randint(3, size=3), columns=np.random.randint(5, size=5)) print(df4) df4_isort = df4.sort_index(axis=1, ascending=False) print(df4_isort) # 4 2 1 1 0
运行结果:
1 4 0 1 2
2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138
1 -0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573
1 1.988321 -0.466987 2.787891 -1.105912 0.889082
4 2 1 1 0
2 -0.161256 1.164138 -0.416686 -0.004294 0.088802
1 0.531256 -0.342573 -0.671914 -0.509493 0.303222
1 -0.466987 0.889082 1.988321 -1.105912 2.787891
3. 按值排序
sort_values(by='column name')
根据某个唯一的列名进行排序,如果有其他相同列名则报错。
示例代码:
# 按值排序 df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False) print(df4_vsort)
运行结果:
1 4 0 1 2
1 1.988321 -0.466987 2.787891 -1.105912 0.889082
1 -0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573
2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138
三、处理缺失数据
示例代码:
df_data = pd.DataFrame([np.random.randn(3), [1., 2., np.nan], [np.nan, 4., np.nan], [1., 2., 3.]]) print(df_data.head())
运行结果:
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
1 1.000000 2.000000 NaN
2 NaN 4.000000 NaN
3 1.000000 2.000000 3.000000
1. 判断是否存在缺失值:isnull()
示例代码:
# isnull print(df_data.isnull())
运行结果:
0 1 2
0 False False False
1 False False True
2 True False True
3 False False False
2. 丢弃缺失数据:dropna()
根据axis轴方向,丢弃包含NaN的行或列。 示例代码:
# dropna print(df_data.dropna()) print(df_data.dropna(axis=1))
运行结果:
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
3 1.000000 2.000000 3.000000
1
0 -0.786572
1 2.000000
2 4.000000
3 2.000000
3. 填充缺失数据:fillna()
示例代码:
# fillna print(df_data.fillna(-100.))
运行结果:
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
1 1.000000 2.000000 -100.000000
2 -100.000000 4.000000 -100.000000
3 1.000000 2.000000 3.000000
到此这篇关于Python数据分析之pandas函数详解的文章就介绍到这了,更多相关python的pandas函数内容请搜索猪先飞以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持猪先飞!
相关文章
- 这篇文章主要介绍了python-opencv-画外接矩形框的实例代码,代码简单易懂,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-09-04
- eval函数在php中是一个函数并不是系统组件函数,我们在php.ini中的disable_functions是无法禁止它的,因这他不是一个php_function哦。 eval()针对php安全来说具有很...2016-11-25
- 在php中eval是一个函数并且不能直接禁用了,但eval函数又相当的危险了经常会出现一些问题了,今天我们就一起来看看eval函数对数组的操作 例子, <?php $data="array...2016-11-25
Python astype(np.float)函数使用方法解析
这篇文章主要介绍了Python astype(np.float)函数使用方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下...2020-06-08- 2022虎年新年即将来临,小编为大家带来了一个利用Python编写的虎年烟花特效,堪称全网最绚烂,文中的示例代码简洁易懂,感兴趣的同学可以动手试一试...2022-02-14
- 在本篇文章里小编给大家分享的是一篇关于python中numpy.empty()函数实例讲解内容,对此有兴趣的朋友们可以学习下。...2021-02-06
python-for x in range的用法(注意要点、细节)
这篇文章主要介绍了python-for x in range的用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-05-10- 这篇文章主要介绍了Python 图片转数组,二进制互转操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-09
- 这篇文章主要介绍了Python中的imread()函数用法说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-16
- 这篇文章主要介绍了python如何实现b站直播自动发送弹幕,帮助大家更好的理解和学习使用python,感兴趣的朋友可以了解下...2021-02-20
- 本文主要介绍了C# 中取绝对值的函数。具有很好的参考价值。下面跟着小编一起来看下吧...2020-06-25
- 下面小编就为大家带来一篇C#学习笔记- 随机函数Random()的用法详解。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-25
pandas pd.read_csv()函数中parse_dates()参数的用法说明
这篇文章主要介绍了pandas pd.read_csv()函数中parse_dates()参数的用法说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-05python Matplotlib基础--如何添加文本和标注
这篇文章主要介绍了python Matplotlib基础--如何添加文本和标注,帮助大家更好的利用Matplotlib绘制图表,感兴趣的朋友可以了解下...2021-01-26- 这篇文章主要介绍了解决python 使用openpyxl读写大文件的坑,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-13
- 今天小编就为大家分享一篇python 计算方位角实例(根据两点的坐标计算),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
- CREATE FUNCTION ChangeBigSmall (@ChangeMoney money) RETURNS VarChar(100) AS BEGIN Declare @String1 char(20) Declare @String2 char...2016-11-25
- 这篇文章主要为大家详细介绍了python实现双色球随机选号,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下...2020-05-02
- 在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于python中使用np.delete()的实例方法,对此有兴趣的朋友们可以学习参考下。...2021-02-01
- 这篇文章主要介绍了使用Python的pencolor函数实现渐变色功能,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-03-09