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  • pandas一列数据进行处理
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    2019-12-26 00:00:33

    今天遇到一个问题,小记录一下处理过程,现在要将一个pandas变量的某个字段进行转换。

    之前学的是用applymap对所有字段进行批量处理,然后搜索了一些资料后,做了如下总结,使用apply方法只改某个需要的字段。

    # 定义处理方法,至少要有一个入参,然后有返回内容
    # 此处示例是通过判断一个字符串里面是否含有某个字,然后转换为1或0
    
    def processMethod(d:str)->int:
        # print(d)
        if d.find('something')>0:
            return 1
        else:
            return 0
    
    # 此处示例的变量为一个<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    # 只想处理其中一列时,使用variable['paramName']来指定需要处理的列
    
    # 只处理某列时可以用apply方法,然后传入一个lambda,里面用x['paramName']再指定要传入的参数
    # 必须加axis=1,否则会报错,把rooms变量的第一个字段,而不是指定的字段给传进去
    # axis=1,表示每次取一行数据进行处理,按行处理
    
    rooms['direction']=rooms.apply(lambda x:processMethod(x['direction']),axis=1)
    
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    1. 列表数据如下图,根据列表数据在另一列中进行名次排序
    2. 点击工具菜单栏上的公式按钮,点击菜单下的自动求和函数,然后点击下拉框中的其他函数
    3. 插入函数界面,在选择类别中,选择统计;在选择函数中,下拉选项框,选择RANK函数 
    4. RANK函数界面中,数值这个选项,点中自己要排序的数列,就完成设置,在引用这个选项,就是要比较的数字范围,这个时候就要输入,数字的范围,具体为B$6:B$16,这个是要输入的,尤其是$,这里不能直接选择下拉的。​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

    5. 之后就可以通过点击第一个排名单元格,然后下拉单元格,完成排名信息的生成

       

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  • clc clear all close all M = csvread('shui_A-Aref.csv', 1, 2); N = csvread('kongA-Aref.csv', 1, 2); baseline_1 = mean(M(1:16)); baseline_2 = mean(N(1:16)); A = length(M);... 将A数组的数据一个个
    clc
    clear all
    close all
     M = csvread('shui_A-Aref.csv', 1, 2);
    N = csvread('kongA-Aref.csv', 1, 2);
     baseline_1 = mean(M(1:16));
    baseline_2 = mean(N(1:16));
     A = length(M);
    B = length(N);
    j = 0;
    k = 0;
    a = [];
    c = [];
    d = [];
    threshold = -1050;
     将A数组的数据一个个输入
     for i = 17:A
         if M(i) < baseline_1
             baseline_1 = M(i);
             j = 0;
        elseif M(i)>baseline_1 && M(i) < threshold
                baseline_1 = baseline_1*0.75+0.25*M(i);
                j = 0;
        elseif  M(i)>=threshold
                  j = j+1 ;
                  if j >= 8
                     a = [a;i,M(i)]; 
                     fprintf('chufa\n')
                  end
         end   
     end
    % 将B数组的数据一个个输入
    for  h = 17:B
        if N(h) < baseline_2
            baseline_2 = N(h);
            k=0;   
       elseif N(h)>baseline_2 && N(h)<threshold
               baseline_2 = baseline_2*0.75+0.25*N(h);              
       elseif  N(h)>=threshold
                 k = k+1 ;
                if k == 8
                   c = [c;(h-7),N(h-7)]; 
                elseif k>8 && N(h+1)<threshold
                   d = [d;h,N(h)];
                end         
        end   
    end
    plot(N)
    hold on
    scatter(c(:,1),c(:,2),'*')
    hold on
    scatter(d(:,1),d(:,2),'x')
    hold off
    
    
    
    
    

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  • 在python中使用.csv按特定列数据排序

    千次阅读 2020-12-03 01:00:57
    我正在尝试订购仅包含300多个条目的.csv文件,并按方言下特定中的数值按顺序将其全部输出.这是我到目前为止编写的代码,但似乎只是在输入时输出数据import csvimport itertoolsfrom itertools import groupby as ...

    我正在尝试订购仅包含300多个条目的.csv文件,并按方言下特定列中的数值按顺序将其全部输出.

    这是我到目前为止编写的代码,但似乎只是在输入时输出数据

    import csv

    import itertools

    from itertools import groupby as gb

    reader = csv.DictReader(open('Full_List.csv', 'r'))

    groups = gb(reader, lambda d: d['red label'])

    result = [max(g, key=lambda d: d['red label']) for k, g in groups]

    writer = csv.DictWriter(open('output.csv', 'w'), reader.fieldnames)

    writer.writeheader()

    writer.writerows(result)

    整个文件中只有50行的方言“红色标签”下包含一个值,其他所有行均保留为空白.

    它在.csv的Z列中(但不是最后一个),因此我假设该列的索引为25(第一个为0).

    任何帮助将不胜感激.

    解决方法:

    使用pandas怎么样?

    import pandas as pd

    df = pd.read_csv('Full_List.csv')

    df = df.sort('red label')

    df.to_csv('Full_List_sorted.csv', index=False)

    您可能需要将选项调整为read_csv和to_csv以匹配CSV文件的格式.

    标签:python,sorting,csv

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怎么对一列数据排序