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  • import pandas as pd from telecomgis.LonLatGis import ModifyLonlat cell=pd.read_sql(‘ORACL网元工参’,con=officecon().engineSourcesPerformance) print(cell[[‘longitude’,‘latitude’]]) cell[‘lonlat’...

    from telecomModels.Connections import officecon
    import pandas as pd
    from telecomgis.LonLatGis import ModifyLonlat
    cell=pd.read_sql(‘ORACL网元工参’,con=officecon().engineSourcesPerformance)
    print(cell[[‘longitude’,‘latitude’]])
    cell[‘lonlat’]=cell[[‘longitude’,‘latitude’]].apply(lambda x:ModifyLonlat().bd09_to_gcj02(x[‘longitude’],x[‘latitude’]), axis=1)
    print(cell[‘lonlat’])

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  • pandas列计算不能直接计算。 例如下面坑过的代码: 注释:其中hsitdt是一个老的DataFrame,itcharac[‘下影线长’]是一个要计算得出的列,如下写会报错 itcharac['下影线长']=(min(hsitdt['open'],hsitdt['close'])...

    pandas列计算不能直接计算。

    • 例如下面坑过的代码:
      注释:其中hsitdt是一个老的DataFrame,itcharac[‘下影线长’]是一个要计算得出的列,如下写会报错
    itcharac['下影线长']=(min(hsitdt['open'],hsitdt['close'])-hsitdt['low'])/hsitdt['pre_close']
    
    • 正确写法是要利用apply()函数
    itcharac['下影线长']=hsitdt.apply(lambda x: 100*(min(x['open'],x['close'])-x['low'])/x['pre_close'], axis=1)
    
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  • 时间戳转化pandas列

    2019-10-27 19:52:13
    # -*- coding:utf-8 -*- import time def stime():  timeStamp = 当前时间戳整数  timeArray = time.localtime(timeStamp) ...df['date_time'] = df['date_time'].map(lambda x:pd.Timestamp(stime(x)))#float
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import time
    def stime():
        timeStamp = 当前时间戳整数
        timeArray = time.localtime(timeStamp)
        otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray)
        print(otherStyleTime)
    
    
    df['date_time'] = df['date_time'].map(lambda x:pd.Timestamp(stime(x)))#float
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  • 使用做数据处理的时候经常会使用操作,经常会报SettingWithCopyWarning。 比如:df['a'] = df['a'].apply(lambda x:x**2) 有测试过以下几种方案: 方案1: ``` df_copy = df['a'].copy() df_copy.apply...
  • Pandas列小数转化为百分数

    万次阅读 2018-08-04 13:40:17
    import pandas as pd inputfile = '../data/electricity_data.xls' outputfile = './electricity_data_analyze1.xls' data = pd.read_excel(inputfile) data[u'线损率'] = (data[u'供入电量']-d...
    #-*- coding: utf-8 -*-
    
    import pandas as pd
    
    inputfile = '../data/electricity_data.xls'
    outputfile = './electricity_data_analyze1.xls'
    
    data = pd.read_excel(inputfile)
    data[u'线损率'] = (data[u'供入电量']-data[u'供出电量'])/data[u'供入电量']    #data[u'线损率']的类型为series; data[u'线损率']为小数
    data[u'线损率'] = data[u'线损率'].apply(lambda x: format(x, '.2%'))    #Series.apply()让序列的值依次在lambda函数中执行; data['线损率']由小数转化为百分数
    
    data.to_excel(outputfile, index=False)

    原数据:

    小数数据:

    小数转百分数后数据:

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  • df1['方根2'] = df1['新名次'].apply(math.sqrt) df1['名次3'] = df1['新名次'].apply(lambda x : x*x) print(df1.head(10))
  • I'm new to pandas and pretty confused about it especially compared to lists and using list comprehensions.I have a dataframe with 4 columns. I want to create a 5th column "c" based on 4th column "m". ...
  • Adding new column to existing DataFrame in Python pandas - Pandas 添加
  • 使用函数可以简化计算,ufnc 函数即有这样的功能,并且可以和pandas 更好的结合,具体可以该参考下述代码示例: cdf1 = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5),columns=list('bcaed')) cdf2 = pd.DataFrame(np.a...
  • bandpoi=inbandtick.groupby([‘label’])[‘POI属性’].apply(lambda x: ‘;’.join([m[0] for m in Counter(x).most_common(2)])) print(bandpoi)
  • Pandas中使用lambda表达式

    万次阅读 2019-03-19 23:01:16
    DataFrame中有apply函数,可以对DataFrame进行函数式操作。 例子: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np df = DataFrame(np.random.randn(4,4),columns=...df.apply(lambda x:x.ma...
  • lambda表达式 map与lambda lambda和apply
  • import time from datetime import datetime from sqlalchemy import create_engine, Column ,Integer,DateTime,...import pandas as pd answerengine=create_engine('mysql+pymysql://***') questionengine...
  • Renaming columns in pandas - 的重命名 https://stackoverflow.com/questions/11346283/renaming-columns-in-pandas ### 方法1 ```python >>> df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [10,20]}) >>> df.columns...
  • pandas中关于apply、lambda的应用。

    万次阅读 多人点赞 2019-07-09 11:16:25
    lambda lambda:输入是传入到参数列表x的值,输出是根据表达式(expression)计算得到的值。 比如:lambda x, y: xy #函数输入是x和y,输出是它们的积xy lambda x :x[-2:] #x是字符串时,输出字符串的后两位 lambda x ...
  • 我试着根据像这样的数据框中一个人的大小推断出一个分类:Size1 800002 80000003 8000000000...我希望它看起来像这样:Size...我知道理想的过程是应用这样的lambda函数:df['Classification']=df['Size'].apply(lamb...
  • pandas 按照进行求和

    千次阅读 2020-10-26 23:59:04
    pandas 按照进行求和 效果不是特别好。 绘制完之后,希望还能绘制一个按的直方图 r1 = pInfo.apply(lambda x: x.sum()) 然后将 绘制成一个直方图 r1 = pInfo.apply(lambda x: x.sum()) ...
  • pandas里map、lambda、merge的使用

    千次阅读 2018-02-27 18:26:08
    pandas里map、lambda、merge的使用 注意:map()为Series的函数,DataFrame不能使用,DataFrame用applymap() # -*- coding:utf-8 -*- from datetime import datetime import pandas as pd def Main(): print...
  • pandas求和

    2020-09-28 14:12:00
    使用pandas把列表中的字典元素转成二维数组,然后使用pandas函数实现对每一求和。 代码: import pandas as pd datas = [ {'学生': '小红', '语文': None, '数学': 89.5, '英语': 99, '物理':70, 'active': False...
  • pandas根据现有新添加一

    千次阅读 2021-01-26 20:38:27
    pandas中一个Dataframe,经常需要根据其中一再新建一,比如一个常见的例子:需要根据分数来确定等级范围,下面我们就来看一下怎么实现。 def getlevel(score): if score < 60: return "bad" elif score &...
  • pandas lambda的一些用法 纯代码

    千次阅读 2019-04-10 10:17:01
    df[‘data_autuacao’] = df[‘iddataautuacaocabecalho’].apply(lambda x : datetime.strptime(x[-10:], ‘%d/%m/%Y’).date()) df[‘idspannumeroregistro’] = df[‘idspannumeroregistro’].apply(lambda x : x...
  • 很多情况下,数据需要对单列进行处理,如果用for循环,大量数据时效率会比较低,现在可以使用apply+lambda处理 ...df['待处理']= df['待处理'].apply(lambda x: func(x)) 对于复杂的处理,此种方法非常高效 ...
  • pandas拆分成多行

    2020-12-09 16:08:44
    卸载 pandas pip uninstall pandas pip install pandas==0.25.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package df.explode("") column : str or tuple return dataframe 我们来看一下女生给我的文件...
  • Pandas 使用 Lambda 例子及注意事项

    千次阅读 2019-10-14 20:54:43
    # 注意 函数 formula() 一定要有返回值,否则下面 apply 函数不起作用 def formula(x): if x in slidetime_dict: return slidetime_dict[x] ...df['slidetime'] = df.apply(lambda row: formula(r...
  • pandas依据多数据生成某一数据一、数据修改二、依据多数据修改某一 一、数据修改 网上pandas的数据修改大多是依据某一数据进行修改或者生成了,几乎没有找到依据多数据生成或者修改某一的 依据某一...
  • 入门pandas—计算

    2021-01-29 16:24:20
    import pandas as pd path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/playground2/计算.xlsx' data = pd.read_excel(path) data['销售金额']=data['单价']*data['销售数量'] print(data) 序号 商品名称 单价 销售数量 ...
  • #formatter = lambda x : list(json.loads(x).values()) #可以使用 formatter = lambda x : list(dict(json.loads(x)).values()) #value转成数组 ,然后exploded ,然后在处理 df['column_name']...
  • pandas新字段(数据)生成、使用np.where或者apply lambda函数结合if else生成新的字段,详解及实战 pandas apply用法: pandas apply方法的作用原理和map方法类似,区别在于apply能够传入功能更为复杂的函数...

空空如也

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