pandas常用函数,pandas 数据处理

　　本文主要介绍如何用更灵活的数据处理来共享五个熊猫调用函数方法。文章基于python的相关内容，朋友们可以参考一下。

　　00-1010 0.数据预览1。应用2。applymap3.map4. agg5.pipe

0. 数据预览

　　应用程序可以根据列或行,对数据帧类型的数据执行函数处理，在默认,的情况下，它是根据列(或单独的系列)执行的。

　　例如，在案例数据中，如果我们想在性别列中用男性替换1，用女性替换0，我们可以这样做。

　　首先，定制一个函数，它有一个参数s(系列数据)。

　　def getSex :

　　如果s==1:

　　返回“男性”

　　elif s==0:

　　返回“女性”

　　上面的函数还有更简洁的写法。在这里，最直观的写法就是简单易懂。

　　然后，我们可以直接使用apply来调用这个函数。

　　Df[性别]。申请(getSex)

　　可以看到输出结果如下：

　　0男性

　　1名男性

　　男
3 女
4 女
5 女
6 男
7 男
8 女
Name: 性别, dtype: object

　　当然，我们也可以直接用调用匿名函数lambda的形式：

df[性别].apply( lambda s: 男 if s==1 else 女 )

　　可以看到结果是一样的：

0 男
1 男
2 男
3 女
4 女
5 女
6 男
7 男
8 女
Name: 性别, dtype: object

　　

　　以上是单纯根据一列的值条件进行的数据处理，我们也可以根据多列组合条件（可以了解为按行）进行处理，需要注意这种情况下需要指定参数axis=1，具体看下面案例。

　　案例中，我们认为总分高于200且数学分数高于90为高分

# 多列条件组合

　　同样，上述用apply调用的函数都是自定义的，实际上我们也可以调用内置或者pandas/numpy等自带的函数。

　　比如，求语数外和总分最高分：

# python内置的函数

语文 96
数学 95
英语 94
总分 278
dtype: int64

　　

　　求语数外和总分平均分：

# numpy自带的函数

语文 69.777778
数学 64.444444
英语 71.444444
总分 205.666667
dtype: float64

　　

2. applymap

　　applymap则是对每个元素的函数处理，变量是每个元素值。

　　比如对语数外三科超过90分认为是科目高分

df[[语文,数学,英语]].applymap(lambda x:高分 if x&gt;=90 else 其他)

　　语文

　　数学

　　英语

　　高分

　　其他

　　高分

　　其他

　　高分

　　其他

3. map

　　map则是根据输入对应关系映射值返回最终数据，作用于某一列。传入的值可以是字典，键值为原始值，值为需要替换的值。也可以传入一个函数或者字符格式化表达式等等。

　　以上面性别列中的1替换为男，0替换为女为例，还可以通过map来实现

df[性别].map({1:男, 0:女})

　　输出结果也是一致的：

0 男
1 男
2 男
3 女
4 女
5 女
6 男
7 男
8 女
Name: 性别, dtype: object

　　

　　比如总分列想变成格式化字符：

df[总分].map(总分：{}分.format)

0 总分：278分
1 总分：266分
2 总分：263分
3 总分：239分
4 总分：162分
5 总分：157分
6 总分：184分
7 总分：139分
8 总分：163分
Name: 总分, dtype: object

　　

4. agg

　　agg一般用于聚合，在分组或透视操作中常见到，用法是和apply比较接近。

　　比如，求语数外和总分的最高分、最低分和平均分

df[[语文,数学,英语,总分]].agg([max,min,mean])

　　我们还可以对不同的列进行不同的运算（用字典形式指定）

# 语文最高分、数学最低分和英文最高最低分

　　当然也支持自定义函数的调用

5. pipe

　　以上四个调用函数的方法，我们发现被调用的函数的参数就是 DataFrame或Serise数据，如果我们被调用的函数还需要别的参数，那么该如何做呢？

　　所以，pipe就出现了。

　　pipe又称管道方法，可以将我们的处理分析过程标准化、流程化。它在调用函数的时候可以带被调用函数的其他参数，这样就方便自定义函数的功能扩展了。

　　比如，我们需要获取总分大于n，性别为sex的同学的数据，其中n和sex是可变参数，那么用apply等就不太好处理。这个时候，就可以用到pipe方法来搞事了！

　　我们先定义一个函数：

# 定义一个函数，总分大于等于n，性别为sex的同学数据（sex为2表示不分性别）

　　如果我们要找到总分大于200，不分性别的学生成绩，可以这样：

df.pipe(total,200,2)

　　再找总分大于150，性别为男生（1）的学生成绩，可以这样：

df.pipe(total,150,1)

　　再找总分大于200，性别为女生（0）的学生成绩，可以这样：

df.pipe(total,200,0)

　　以上就是本次我们介绍的5种调用函数的方法，这些操作技巧可以让我们在处理数据时更加灵活自如

　　到此这篇关于分享5个数据处理更加灵活的pandas调用函数方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas调用函数方法内容请搜索盛行IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT软件开发工作室！

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