对python dataframe逻辑取值的方法详解

如下所示: >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> from pandas import Series, DataFrame >>> df = DataFrame({'name':['a','a','b','b'],'classes':[1,2,3,4],'price':[11,22,33,44]}) >>> df classes name price 0

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格

在dataframe中根据一定的条件,得到符合要求的某行元素所在的位置. 代码如下所示: df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50]) print(df) a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist() print(a) df如下所示,以上通过选取"BoolCol"取

在数据处理过程中,经常会出现对某列批量做某些操作,比如dataframe df要对列名为"values"做大于等于30设置为1,小于30设置为0操作,可以这样使用dataframe的apply函数来实现, 具体实现代码如下: def fun(x): if x >= 30: return 1 else: return 0 values= feature['values'].apply(lambda x: fun(x)) 具体的逻辑可以修改fun函数来实现,但是按照某些条件选择列不是

在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试. import pandas as pd dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]] data=pd.DataFrame(dict) print(data) for indexs in data.index: print(data.loc[indexs].values[0:-1]) 实验结果: /usr/b

如下所示: #-*-coding:utf8-*- import pandas as pd all_data=pd.read_csv("E:/协和问答系统/SenLiu/熵测试数据.csv") #获取某一列值为xx的行的候选列数据 print(all_data) feature_data=all_data.iloc[:,[0,-1]][all_data[all_data.T.index[0]]=='青年'] print(feature_data) 实验结果如下: "C:\Pro

1.DataFrame返回的不是对象. 2.DataFrame查出来的数据返回的是一个dataframe数据集. 3.DataFrame只有遇见Action的算子才能执行 4.SparkSql查出来的数据返回的是一个dataframe数据集. 原始数据 scala> val parquetDF = sqlContext.read.parquet("hdfs://hadoop14:9000/yuhui/parquet/part-r-00004.gz.parquet") df: or

我遇到的一个小需求,就是希望通过判断pandas dataframe中一列的值在两个条件范围(比如下面代码中所描述的逻辑,取小于u-3ε和大于u+3ε的值),然后取出dataframe中的所有符合条件的值,这个需求的解决与普通的iloc.loc.ix的方式不同,所以我想分享一下,希望可以帮到遇到这个困难的朋友们,下面是我的实例代码: doc[~((doc.iloc[:,141:142]<(mean_value-3*std_value))&(doc.iloc[:,141:142]>(me

Dataframe使用loc取某几行几列的数据: print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']]) 结果如下,取了index为0到4的五行四列数据. item_price_level item_sales_level item_collected_level item_pv_level 0 3 3 4 14 1 3 3 4 14 2 3 3 4 14

目录 工具 读取Excel文件内容 写入Excel文件内容 Excel文件样式调整 设置表头的位置 设置单元格的宽高 总结 工具 python3.7 Pycharm Excel xlwt&xlrd 读取Excel文件内容 当前文件夹下有一个名为“股票数据.xlsx”的Excel文件,可以按照下列代码方式来操作它. import xlrd # 使用xlrd模块的open_workbook函数打开指定Excel文件并获得Book对象(工作簿) wb = xlrd.open_workbook('股票数

Python闭包可能会在面试或者是工作中经常碰到,而提到Python的延迟绑定,肯定就离不开闭包的理解,今天总结下 关于闭包的概念以及一个延迟绑定的面试题. Python闭包 1.什么是闭包,闭包必须满足以下3个条件: 必须是一个嵌套的函数. 闭包必须返回嵌套函数. 嵌套函数必须引用一个外部的非全局的局部自由变量. 举个栗子 # 嵌套函数但不是闭包 def nested(): def nst(): print('i am nested func %s' % nested.__name__) ns

Python Thread类表示在单独的控制线程中运行的活动.有两种方法可以指定这种活动: 1.给构造函数传递回调对象 mthread=threading.Thread(target=xxxx,args=(xxxx)) mthread.start() 2.在子类中重写run() 方法 这里举个小例子: import threading, time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__in

目录 开始 处理文本 串行处理 多进程处理 并行处理 并行批量处理 将文件分割成批 运行并行批处理 tqdm 并发 结论 为了进行并行处理,我们将任务划分为子单元.它增加了程序处理的作业数量,减少了整体处理时间. 例如,如果你正在处理一个大的CSV文件,你想修改一个单列.我们将把数据以数组的形式输入函数,它将根据可用的进程数量,一次并行处理多个值.这些进程是基于你的处理器内核的数量. 在这篇文章中,我们将学习如何使用multiprocessing.joblib和tqdm Python包减少大文件