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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。...<=且<80 D：50<=且<70 F：<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...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。

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「Python实用秘技15」pandas中基于范围条件进行表连接

作为系列第15期，我们即将学习的是：在pandas中基于范围条件进行表连接。 　　...表连接是我们日常开展数据分析过程中很常见的操作，在pandas中基于join()、merge()等方法，可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等，来实现常规的表连接。 　　...但在有些情况下，我们可能需要基于一些“特殊”的条件匹配，来完成左右表之间的表连接操作，譬如对于下面的示例数据框demo_left和demo_right： 　　假如我们需要基于demo_left的left_id...进行连接，再在初步连接的结果表中基于left_id或right_id进行分组筛选运算，过滤掉时间差大于7天的记录： 　　而除了上面的方式以外，我们还可以基于之前的文章中给大家介绍过的pandas的功能拓展库...pyjanitor中的条件连接方法，直接基于范围比较进行连接，且该方式还支持numba加速运算：

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    基于 Python 和 Pandas 的

    基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习....但是如果你不熟悉, 可以看下我的解释: 一个 dataframe 就很像是一个仅有行和列组成的电子表格. 现在开始, 我们可以使用 Pandas 以光速对数据集进行一系列的操作....如果你是初次接触 Python 语言, 没有关系, 我相信你一样可以继续下面的课程, 而且这个教程甚至可以作为你 Python 的一个初步入门教程....() 这里, 我们创建了 start 和 end 两个变量, 它们都是 datatime 的对象....下面我们就来创建一个 dataframe: df = web.DataReader("XOM", "yahoo", start, end) 这行代码实现了从 yahoo API 拉取 XOM 的数据,

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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。...图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。 注意，当使用del时，对象被删除，因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。...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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    五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

    40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一列条件列...，具体不在这讲了，今天讲一下用python怎么实现该功能，总共五种(三大类：映射+numpy+pandas分箱)方法，提前预告下，最后一种数据分箱是与excel 中的 lookup最像的 方法一：映射...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。...# 在conditions列表中的第一个条件得到满足，values列表中的第一个值将作为新特征中该样本的值，以此类推 df6 = df.copy() conditions = [ (df6['

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

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    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...# coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库 import numpy as np #...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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    Python数据分析 | 基于Pandas的数据可视化

    进行数据分析的灵活操作，但同时作为一个功能强大的全能工具库，它也能非常方便地支持数据可视化，而且大部分基础图像绘制只要一行代码就能实现，大大加速了我们的分析效率，本文我们介绍pandas可视化及绘制各种图形的方法...'a', 'b', 'c', 'd']) df.plot.hist(bins=20) 运行结果如下： [2a1dc700f3bf37c1002e7208065bb685.png] 可以使用以下代码为每列绘制不同的直方图...57fb620e9340c39ea0b3cad39be99ba6.png] 四、箱形图 可以通过调用 Series.box.plot() 和 DataFrame.box.plot() 或 DataFrame.boxplot() 来绘制Boxplot，以可视化每个列中值的分布...ShowMeAI对应的github中下载，可本地python环境运行，能科学上网的宝宝也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦！...系列教程推荐 图解Python编程：从入门到精通系列教程 图解数据分析：从入门到精通系列教程 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程 图解大数据技术：从入门到精通系列教程

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv

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    Python基于Excel多列数据绘制动态长度的折线图

    本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。   首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。   ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...df = pd.read_csv(csv_file)表示读取.csv格式文件并创建DataFrame，而后通过selected_data = df.iloc[idx_start : idx_end]选择指定索引范围的数据

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    Python基于Excel多列长度不定的数据怎么绘制折线图？

    本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。  首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。  ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...df = pd.read_csv(csv_file)表示读取.csv格式文件并创建DataFrame，而后通过selected_data = df.iloc[idx_start : idx_end]选择指定索引范围的数据

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    掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率

    Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...NumPy NumPy库是Python中用于科学计算的核心库。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。 ?...Pandas Pandas库建立在NumPy上，并为Python编程语言提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。...(lambda x: not x%5) # 选择特定的元素 # Where >>> s.where(s > 0) # 满足条件的子集的数据 # Query >>> df6.query('second

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    掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率！

    Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...NumPy NumPy库是Python中用于科学计算的核心库。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。 ?...Pandas Pandas库建立在NumPy上，并为Python编程语言提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。...(lambda x: not x%5) # 选择特定的元素 # Where >>> s.where(s > 0) # 满足条件的子集的数据 # Query >>> df6.query('second

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    【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧

    NumPy的功能不仅限于数值计算，它还支持复杂的数组操作，如切片、索引、线性代数运算等。NumPy通常与SciPy、Pandas等其他科学计算库一起使用，构成了Python科学计算的基础生态。 2....) print(np_array) 输出： [1 2 3 4 5] 在这个例子中，我们从一个Python列表创建了一个一维的NumPy数组。...布尔索引 布尔索引用于基于条件来选择数组中的元素。这对于筛选满足特定条件的元素非常有用。...NumPy与其他Python库的集成 NumPy通常与其他科学计算和数据分析库一起使用，如Pandas、Matplotlib等。它为这些库提供了高效的数组操作支持。...NumPy与Pandas Pandas是基于NumPy构建的高级数据分析库。Pandas的DataFrame和Series对象在底层都是由NumPy数组支持的。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）

    conda create -c conda-forge -n name_of_my_env python pandas 这将创建一个仅安装了 Python 和 pandas 的最小环境。...要选择列，请在方括号[]之间使用列标签。 注意 如果您熟悉 Python dictionaries，选择单个列与基于键选择字典值非常相似。...要选择列，请在方括号[]之间使用列标签。 注意 如果你熟悉 Python dictionaries，选择单个列与基于键选择字典值非常相似。...要基于这样的函数过滤行，请在选择括号[]内使用条件函数。在这种情况下，选择括号内的条件titanic["Pclass"].isin([2, 3])检查Pclass列为 2 或 3 的行。...要基于此类函数过滤行，请在选择括号[]内使用条件函数。在这种情况下，选择括号内条件titanic["Pclass"].isin([2, 3])检查Pclass列数值为 2 或 3 的行。

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    20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

    Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。...对于行标签，如果我们不分配任何特定的索引，pandas默认创建整数索引。因此，行标签是从0开始向上的整数。与iloc一起使用的行位置也是从0开始的整数。...我们要创建一个新列，该列显示“person”列中每个人的得分： df['Person_point'] = df.lookup(df.index, df['Person']) df ? 14....Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...df1和df2是基于column_a列中的共同值进行合并的，merge函数的how参数允许以不同的方式组合dataframe,如：“inner”、“outer”、“left”、“right”等。

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