参考链接： Python中的numpy.place 注意： df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2) 1. pandas.DataFrame.where...参数： cond 查找条件 other cond为False时要替换的值 inplace 是否在原数据上操作 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd...(data['a']>3, 3.0) a b c d 0 3 3 3 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 2.numpy.where 声明：...首先强调一下，where()函数对于不同的输入，返回值是不同的。 ...那么，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的。
print('4') if 2 < 4 else print('2') a numpy.where 前面说了那么多关于三元表达式，就是为了引出numpy.where函数，其实猜也能猜出来，我们的numpy.where...函数正是我们的三元表达式x if condition else y的矢量化的版本。...但是如果使用Python中的list列表的话会有几个问题： 它对于大数组的处理速度不是很快(因为所有工作都是由纯python完成的)； 无法用于多维数组； 所以我们就有了numpy.where函数的出现...1.1 2.2 1.3 1.4 2.5] 注意： 本例中虽然传入的参数是数组类型，但是我们使用numpy并不仅仅局限于数组参数，所以where函数的参数可以是标量； 参数之间是有一定的对应关系的...import numpy as np array = np.where(True,[1,2,3],[4,5,8])#[True]也可以 #这个地方传进去的值是list，但是返回值还是数组 #where会自动把参数转换成
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。...为此，我们可以借助 Numpy 的 clip() 函数实现该目的。...() Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素。...接下来看一看 Pandas 数据分析库的 6 种函数。...，并将其应用于Pandas序列中的每个值。
第一种用法：只给where()函数传递一个数组作为参数，返回其中非0元素的下标。 ?...第二种用法：给where()函数传递一个包含True/False值的数组，返回该数组中True值的下标，结合numpy数组的关系运算，可以返回数组中符合特定条件的元素的下标。 ?...第三种用法：给where()函数传递一个条件数组和两个值或数组，对于条件数组中等价于True的位置，从第一个值或数组中取值进行替换，否则从第二个值或数组中取值进行替换。 ?
Numpy中的广播 广播(Broadcast)是 numpy 对不同维度(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 “维度”指的是特征或数据列。...Pandas中的广播 Pandas的操作也与Numpy类似，但是这里我们特别说明3个函数，Apply、Applymap和Aggregate，这三个函数经常用于按用户希望的方式转换变量或整个数据。...可以将这些函数称为“广播函数”，因为它们允许向变量或数据中的所有数据点广播特定的逻辑，比如一个自定义函数。.../input/titanic/train.csv") 1、Apply pandas中的apply函数是一个变量级别的函数，可以应用各种转换来转换一个变量。...总结 在本文中，我们介绍了Numpy的广播机制和Pandas中的一些广播的函数，并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。
在numpy和pandas中经常出现axis轴这个概念，下面就详细的看看这个轴到底是什么意思 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法...一般来说axis=0代表列，axis=1代表行 import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print(np.mean(X,...axis=0))#[ 4. 5.] print(np.mean(X, axis=1))#[ 1.5 4.5 7.5] 如果有标签axis=1就代表标签的模向，如下 import pandas as
数值型描述统计 算数平均值 样本中的每个值都是真值与误差的和。 算数平均值表示对真值的无偏估计。...np.ptp(a)) np.argmax() np.argmin() 和 pd.idxmax() pd.idxmin()： 返回一个数组中最大/最小元素的下标 # 在np中，使用argmax获取到最大值的下标...print(np.argmax(a), np.argmin(a)) # 在pandas中，使用idxmax获取到最大值的下标 print(series.idxmax(), series.idxmin...若样本数量为奇数，中位数为最中间的元素 若样本数量为偶数，中位数为最中间的两个元素的平均值 案例：分析中位数的算法，测试numpy提供位数API np.median() 中位数...import numpy as np closing_prices = np.loadtxt('../..
1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?
WHERE IF(条件, true执行条件, false执行条件) 业务需求： 查询SUPPLIER_CLASS=0 and tp1....`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1 实现有两种： 一、使用IF函数 SELECT temp.* FROM (SELECT tp1....`supplier_id` WHERE tp1.`ACTIVE_FLAG` = 1 AND tp1....`supplier_id` WHERE tp1.`ACTIVE_FLAG` = 1 AND tp1....`SUPPLIER_CLASS`) AS temp WHERE 1 = 1 AND temp.supplierClass = 1;
对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充 7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32...')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示 陆续更新，遇到了就记一笔，慢慢积累
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 dropna()函数的作用是去除读入的数据中（DataFrame）含有NaN的行。...dropna() 效果： >>> df.dropna() name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 注意： 在代码中要保存对原数据的修改...dfs = pd.read_excel(path, sheet_name='Sheet1',index_col='seq') dfs.dropna(inplace=True) #去除包含NaN 的行...;’all’指清除全是缺失值的 thresh: int,保留含有int个非空值的行 subset: 对特定的列进行缺失值删除处理 inplace: 这个很常见,True表示直接在原数据上更改...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。
reshape()是numpy模块中的一个函数，可以改变numpy array的形状，以达到我们的要求。...首先查看其介绍以及函数列表 reshape()函数是一个改变数组形状但是不改变它的数据的函数。...他拥有三个参数，第一个参数a传入数组的名字，是我们想要改变形状的数组；第二个参数传入形状，一个int型数字或者一个由int型构成的元组；第三个参数传入选项，‘C’或‘F’或‘A’，使用此索引顺序读取a中的元素...给出的形状中的元素数必须要与原矩阵一致，否则会报错；第三个参数，加与未加，未见差别，尚不明白有什么用处。
numpy和pandas是python中用于处理数据的两个库。 numpy介绍： numpy用于处理array，且array中数据类型必须一致。下面以代码备注的方式介绍。...#START import numpy as np v=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) //array中以list的方式展现 m=np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8...],[3,4,5,6]]) b=a[0:2,1:3] //array切分操作，对比list中的cut。...4行按照k中的数值提取列中元素 j[np.arange(4),k] += 100 //j中前4行按照k中的数值提取列中元素后再加100，返回j print(j) #END #START m=np.array...print(z) for i in range(4): z[i,:]=x[i,:]+y #END pandas介绍： 用于处理.csv文件 import pandas as pd pd.set_option
NumPy数组的计算：通用函数缓慢的循环通用函数介绍探索Numpy的通用函数高级通用函数的特性聚合：最小值、 最大值和其他值数组值求和最大值和最小值其他聚合函数 《Python数据科学手册》读书笔记 NumPy...数组的计算：通用函数 NumPy 数组的计算有时非常快， 有时也非常慢。...使 NumPy 变快的关键是利用向量化操作， 通常在 NumPy 的通用函数（ufunc） 中实现。...除了以上介绍到的， NumPy 还提供了很多通用函数， 包括双曲三角函数、 比特位运算、 比较运算符、 弧度转化为角度的运算、 取整 和求余运算， 等等。...：更多的信息有关通用函数的更多信息（包括可用的通用函数的完整列表） 可以在 NumPy(http://www.numpy.org)和 SciPy（http://www.scipy.org） 文档的网站找到
几个月前，我看到一篇博文根据Github上的实例，列出了一些最流行的python库中最常用的函数/模块。我已将这些结果做了可视化并写下每个库中排名前10的例子。...Github上最流行的Pandas,Pandas.DataFrame, NumPy和SciPy函数。...例如，我们可以看到，尽管pd.Timestamp在Github上的所有实例中占有很大比例，但在项目中的使用频率并不如其它函数。 ◆ ◆ ◆ Pandas ?...◆ ◆ ◆ NumPy ? 3)arange: 在两个限值之间创建一个均等间隔值的数组。 8) mean:得到一个列表/数组所有数值的平均值或者行或列的平均值。 SciPy ?...1)stats: 一个包含不同统计函数和分布的模块（连续和离散）。
简介 在NumPy中，多维数组除了基本的算数运算之外，还内置了一些非常有用的函数，可以加快我们的科学计算的速度。...语句： result = np.where(cond, xarr, yarr) result array([1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5]) 我们还可以根据where的条件来修改数组的值...，只是简单的数组中对应的元素的算数运算。...随机数 很多时候我们都需要生成随机数，在NumPy中随机数的生成非常简单： samples = np.random.normal(size=(4, 4)) samples array([[-2.0016...np.random可以指定生成随机数的种子： np.random.seed(1234) numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。
Numpy和Pandas的区别 Numpy是数值计算的扩展包，能够高效处理N维数组，即处理高维数组或矩阵时会方便。Pandas是python的一个数据分析包，主要是做数据处理用的，以处理二维表格为主。...Numpy只能存储相同类型的array，Pandas能处理不同类型的数据，例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据，一列为整数一列为字符串。...Numpy支持并行计算，所以TensorFlow2.0、PyTorch都能和numpy能无缝转换。Numpy底层使用C语言编写，效率远高于纯Python代码。...Pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。...Python因为有了NumPy与Pandas而不同于Java、C#等程序语言，Python也因为NumPy与Pandas而又一次的焕发了光彩。
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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