pandas 打卡第三天

- 日理万妓 2022-12-03 09:42 180阅读 0赞

1np.r_ 在下方堆栈    np.c_在一侧堆栈

import pandas as pd
    import numpy as np
    arr = np.arange(6)
    
    arr1 = arr.reshape((3,2))
    arr2 = np.random.randn(3,2)
    print(np.r_[arr1, arr2])
    print(arr)
    print(np.c_[np.r_[arr1,arr2],arr])
    print(np.c_[1:6,-10:-5])

2重复元素：title和repeat

arr = np.arange(3)
    print(arr)
    # repeat重复三次生成更大的数组
    a = arr.repeat(3)
    print(a)
    # 传入数组，则会按照数组重复不同次数
    b = arr.repeat([2,3,4])
    print(b)

# 铺设是逐行进行的，不是逐列
    arr = np.arange(3)
    print(arr)
    a = np.tile(arr,3)
    print(a)
    b = np.tile(arr,(2,1))
    print(b)
    c = np.tile(arr,(3,2))
    print(c)

![20200903100748902.png][]

3 求和

# 求和
    arr = np.arange(10)
    a = np.add.reduce(arr)
    b = arr.sum()
    print(a,b)

4 apply用法

frame = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon'])
    print(frame)
    f = lambda x:x.max()-x.min()
    a = frame.apply(f)
    print(a)
    b = frame.apply(f,axis='columns')
    print(b)
    
    def f(x):
        return pd.Series([x.min(),x.max()],index=['min','max'])
    c = frame.apply(f)
    print(c)
    
    # 格式化字符串
    format = lambda x:'%.2f'%x
    d = frame.applymap(format)
    print(d)
    e = frame['e'].map(format)
    print(e)

5排序

# 排序，指定空的位置
    obj = pd.Series([4,np.nan,7,np.nan,-3,2])
    b = obj.sort_values(na_position='first')
    # b = obj.sort_values(na_position='last')
    print(b)

6 排名

# 排名rank
    obj = pd.Series([7,-5,7,4,2,0,4])
    print(obj)
    # 默认情况下。rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级
    a = obj.rank()
    print(a)
    # 观察顺序排名
    b = obj.rank(method='first')
    print(b)
    # 将值分配给组中的最大排名
    c = obj.rank(ascending=False,method='max')
    print(c)

7 判断标签是否唯一

obj = pd.Series(range(5),index=['a','a','b','b','c'])
    print(obj)
    # 判断标签是否唯一
    a = obj.index.is_unique
    print(a)

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