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对pandas中Series的map函数详解,pandas库Series的函数

日期:2019-05-27编辑作者:韦德国际1946官方网站

韦德国际1946官方网站,Series的map方法能够承受1个函数或含有映射关系的字标准对象。

一、in1d、isin函数(A的因素是不是在B个中)

塞里es类似于一维数组

python高等应用与数据分析学习笔记 1壹

应用map是①种完结成分级调换以及别的数据清监护人业的简便情势。

此多个函数能够象征贰个数组的要素是不是含有于另3个数组。

率先步须求导入模块

from pandas import Series, DataFrame

In [4]: obj = Series([4, 7, -5, 3])

In [5]: obj
Out[5]:
0    4
1    7
2   -5
3    3

In [6]: obj.values
Out[6]: array([ 4,  7, -5,  3])

In [7]: obj.index
Out[7]: Int64Index([0, 1, 2, 3])

1、简介

(DataFrame中对应的是applymap()函数,当然DataFrame还应该有apply()函数)

对pandas中Series的map函数详解,pandas库Series的函数介绍。对此壹维数组,能够用in一d函数,对于3个种类,能够用isin函数(再次来到的都以布尔值)。

内定索引

In [8]: obj2 = Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c'])

In [9]: obj2
Out[9]:
d    4
b    7
a   -5
c    3

In [10]: obj2.index
Out[10]: Index([d, b, a, c], dtype=object)

In [11]: obj2['a']
Out[11]: -5

In [12]: obj2['d'] = 6

In [13]: obj2[['c', 'a', 'd']]
Out[13]:
c        3
a       -5
d        6
1.1 介绍

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为着化解数量深入分析任务而创办的。Pandas 纳入了大批量库和部分正经的数据模型,提供了飞跃地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大批量能使我们飞速方便地拍卖多少的函数和方式。你快捷就能够意识,它是使Python成为庞大而火速的数量深入分析景况的关键成分之一。

1、字典映射

韦德国际1946官方网站 1

各类运算

过滤,乘法

In [14]: obj2
Out[14]:
d        6
b        7
a       -5
c        3

In [15]: obj2[obj2 > 0]      In [16]: obj2 * 2       In [17]: np.exp(obj2)
Out[15]:                     Out[16]:                Out[17]:
d    6                       d    12                 d     403.428793
b    7                       b    14                 b    1096.633158
c    3                       a   -10                 a       0.006738
                             c     6                 c      20.085537
一.2 数据结构

Series:1种恍若于一维数组的对象,是由壹组数据(各个numpy数据类型)以及一组与之有关的数额标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的塞里es对象,注意:Series中的索引值是足以另行的,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很类似,其不相同是:List中的成分得以是不相同的数据类型,而Array和Series中则只允许存款和储蓄一样的数据类型,那样能够更实惠的选取内部存款和储蓄器,提高运算效用。

提姆e- Series:以时日为索引的塞里es。

DataFrame:二维的表格型数据结构。繁多效益与本田CR-V中的data.frame类似。能够将DataFrame驾驭为Series的器皿。也能够看作1个表格型的数据结构,包括有一组有序的列,每列能够是例外的值类型(数值、字符串、布尔型等) DataFrame既有行索引也可能有列索引,能够被视作是由Series组成的字典

Panel :三个维度的数组,可以知道为DataFrame的器皿。

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

data = DataFrame({'food':['bacon','pulled pork','bacon','Pastrami',
   'corned beef','Bacon','pastrami','honey ham','nova lox'],
     'ounces':[4,3,12,6,7.5,8,3,5,6]})
meat_to_animal = {
 'bacon':'pig',
 'pulled pork':'pig',
 'pastrami':'cow',
 'corned beef':'cow',
 'honey ham':'pig',
 'nova lox':'salmon' } 

data['animal'] = data['food'].map(str.lower).map(meat_to_animal) 
data 

data['food'].map(lambda x: meat_to_animal[x.lower()])  

numpy数组用in1d函数

Series看做八个定长有序的字典

In [18]: 'b' in obj2
Out[18]: True

In [19]: 'e' in obj2
Out[19]: False
一.三 pandas 的叁大效益

多少的引进

数量的特征提取

多少的涤荡

2、应用函数

韦德国际1946官方网站 2

壹.4 查看以及安装步骤

先经过Anaconda Prompt 来查阅是或不是安装了pandas

韦德国际1946官方网站 3

image.png

在安装列表里面能够阅览已经安装pandas,假诺未有安装正是用condas install pandas 也许 pip install pandas 命令来设置pandas

韦德国际1946官方网站 4

image.png

pandas依赖4个库:setuptools numpy python-dateutil pytz

韦德国际1946官方网站 5

image.png

韦德国际1946官方网站 6

image.png

In [579]: import pandas as pd

In [580]: from pandas import Series, DataFrame

In [581]: index = pd.date_range('2017-08-15', periods=10)

In [582]: ser = Series(list(range(10)), index=index)

In [583]: ser
Out[583]: 
2017-08-15 0
2017-08-16 1
2017-08-17 2
2017-08-18 3
2017-08-19 4
2017-08-20 5
2017-08-21 6
2017-08-22 7
2017-08-23 8
2017-08-24 9
Freq: D, dtype: int64


In [585]: ser.index.map(lambda x: x.day)
Out[585]: Int64Index([15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24], dtype='int64')

In [586]: ser.index.map(lambda x: x.weekday)
Out[586]: Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3], dtype='int64')

In [587]: ser.map(lambda x: x 10)
Out[587]: 
2017-08-15 10
2017-08-16 11
2017-08-17 12
2017-08-18 13
2017-08-19 14
2017-08-20 15
2017-08-21 16
2017-08-22 17
2017-08-23 18
2017-08-24 19
Freq: D, dtype: int64

In [588]: def f(x):
  ...:  if x < 5:
  ...:   return True
  ...:  else:
  ...:   return False
  ...:  

In [589]: ser.map(f)
Out[589]: 
2017-08-15  True
2017-08-16  True
2017-08-17  True
2017-08-18  True
2017-08-19  True
2017-08-20 False
2017-08-21 False
2017-08-22 False
2017-08-23 False
2017-08-24 False
Freq: D, dtype: bool

Series种类能够用isin和in一d函数

1.5 有了numpy库为啥还有或许会出现pandas库?
import numpy as  np
import pandas as pd

# numpy创建的二维数组
arr = np.random.randint(0,10,(3,4))
print("numpy创建的二维数组===================")
print(arr)

# numpy创建的一维数组
arr = np.array([1,3,5,7,9])
print("numpy创建的一维数组===================")
print(arr,arr.dtype)

# pandas创建的一维数组
s0 = pd.Series(arr)
print("pandas创建的一维数组===================")
print(s0)

韦德国际1946官方网站 7

image.png

可以看来经过numpy创立的一维数组,二维数组等,相比较难看懂每三个意思,而pandas创设的,能够很很形象看出每二个的意思,相比便于读懂。

以上那篇对pandas中Series的map函数详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家三个参谋,也愿意大家多多帮忙脚本之家。

2、unique、value_counts函数(唯一值与计数函数)

贰、Series创造的二种办法

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