Python DataFrame 的map用法

最新推荐文章于 2025-04-03 21:48:13 发布
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map 可用在Series上，格式：Series.map(dic)

dic为自定义的映射字典，例：dic={1:2,2:4}

如果用在DataFrame上，需指定某一列，如df['a'].map(dic)。如果df只有一列，也需要指定列。

Python DataFrame数据格式化（设置小数位数，百分比，千分位分隔符）（Pandas篇-18）
侯小啾技术博客
03-07 8710
Python Pandas DataFrame数据格式化（设置小数位数，百分比，千分位分隔符）（第18讲）1. 设置小数位数1.1 `round()`方法-设置统一小数位数1.2 `round()`方法-分别设置不同小数位数1.3 使用`applymap`自定义函数2. 设置为百分比格式3. 设置千分位分隔符
【Python】dataframe列数据的修改(map函数)
J小白的博客
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在对数据进行分析时，如果某一列的值较为分散，那么在画柱状图或者分析时，我们大多会对这列数据处理，处理后再进行分析。这就涉及到对DataFrame的列的处理。 看以下的场景，处理前： df_1 = df[(df['country']== 1)] sns.barplot(x = df_1['hotel_score'], y = df_1['uv']) plt.show(...
DataFrame(11)：数据转换——map()函数的使用
geejkse_seff的博客
03-25 5966
1、map()函数 1）map()函数作用 将序列中的每一个元素，输入函数，最后将映射后的每个值返回合并，得到一个迭代器。 2）map()函数原理图 原理解释： 上图有一个列表，元素分别是从1-9。map()函数的作用就是，依次从这个列表中取出每一个元素，然后放到f(x)函数中，最终得到一个通过函数映射后的结果。 3）map()内置函数和Series的map()方法 ① map作为python内置函数的用法 说明：依次取出序列(iterable)中的每一个元素，放到函数(function)中，最终得到一
python中的函数：apply、map、reduce、lambda函数
最新发布
weixin_46185521的博客
04-03 572
它不需要像普通函数那样有一个明确的函数名（当然，你可以将lambda函数赋值给一个变量，然后通过这个变量来调用它，但本质上它不需要函数名来定义），适用适用于简单的、一次性的计算或操作；定义：利用字典或者函数去对特定数据做映射，它主要用于对Series对象的值进行操作，它将传入的函数或字典应用于Series中的每个元素上，并返回一个新的Series。定义：计算原理是将头两个元素传入函数计算，再把结果和第3个元素传入函数计算，再把结果和第4个元素计传入计算，依次类推计算，直到把最后一个计算完成，返回结果。
python DataFrame map()简单应用
fang156239305的博客
01-14 6699
python DataFrame map()简单应用
python用map提取一个数的个十百位数_DataFrame(10)：数据转换——map()函数的使用
weixin_39860975的博客
12-11 1621
1、map()函数1)map()函数作用将序列中的每一个元素，输入函数，最后将映射后的每个值返回合并，得到一个迭代器。2)map()函数原理图原理解释：上图有一个列表，元素分别是从1-9。map()函数的作用就是，依次从这个列表中取出每一个元素，然后放到f(x)函数中，最终得到一个通过函数映射后的结果。3)map()内置函数和Series的map()方法① map作为python内置函数的用法说明...
使用Python的Dataframe取两列时间值相差一年的所有行方法
12-25
在使用Python处理数据时，经常需要对数据筛选。 这是在对时间筛选时，判断两列时间是否相差一年，如果是，则返回符合条件的所有列。 data原始数据： data[map(lambda x:datetime.date(x.year-1,x.month,x.day),data...
python dataframe筛选日期_使用Python的Dataframe取两列时间值相差一年的所有行方法...
weixin_42356162的博客
02-19 1727
在使用Python处理数据时，经常需要对数据筛选。这是在对时间筛选时，判断两列时间是否相差一年，如果是，则返回符合条件的所有列。data原始数据：data[map(lambda x:datetime.date(x.year-1,x.month,x.day),data['report_date'])==data['date_1y_ago']]company_id signal_code_x sign...
Python dataframe绘制饼图_数据可视化之实践篇——python
weixin_39658900的博客
11-21 3538
一.10个可视化例子import 1.散点图plt： plt.scatter(x, y, marker=None) 函数。x、y 是坐标，marker 代表了标记的符号。比如“x”、“>”或者“o”。选择不同的 marker，呈现出来的符号样式也会不同。sns： sns.jointplot(x, y, data=None, kind=‘scatter’) 函数。其中 x、y 是 data 中...
python 对dataframe下面的值进行大规模赋值方法
09-20
总而言之，使用map函数对DataFrame的列进行大规模赋值是一个简单而高效的方法，它能够快速帮助我们将数据集中的原始状态值转换为更加友好的形式，便于后续的数据分析工作。同时，在实际应用中应结合数据情况和处理...
DataFrame的apply()、applymap()、map()方法
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不曾走远的博客
07-20 9万+
对DataFrame对象中的某些行或列，或者对DataFrame对象中的所有元素进行某种运算或操作，我们无需利用低效笨拙的循环，DataFrame给我们分别提供了相应的直接而简单的方法，apply()和applymap()。其中apply()方法是针对某些行或列进行操作的，而applymap()方法则是针对所有元素进行操作的。 1 map()方法 The map method ...
Python pandas.DataFrame.applymap函数方法的使用
weixin_42098295的博客
06-29 597
pandas.DataFrame.applymap 方法用于将一个函数应用到 DataFrame 中的每一个元素上。与 apply 方法不同，applymap 是逐元素的操作，而 apply 则是对行或列进行操作。返回一个新的 DataFrame，每个元素都是原 DataFrame 中的元素经过 func 函数处理后的结果。# 使用 applymap 将函数应用到每个元素上，跳过 NaN 值。# 使用 applymap 将函数应用到每个元素上。# 使用 applymap 将函数应用到每个元素上。
map()函数给对dataframe数据替换标签
weixin_43760440的博客
02-24 2148
神经网络label一般为str数据类型，需转为结构数字输入，pytorch自带的datasets.ImageFolder库使用文件夹名称自动生成，针对dataset和label分别在两个文件夹的数据集，可将数据和标签保存至CSV文件，使用map()函数统一将字符串标签改为数字。 代码： import pandas as pd df=pd.DataFrame() df['imges']=['weather','timeof day','scene','roadtype','weather','weather'
pandas Series DataFrame中map()、apply()、transform()应用
yerunzhou的博客
04-12 949
apply() 函数功能是自动遍历Series 或者 DataFrame，对每一个元素运行指定的函数。类似map()，但只能传函数，可以传多个函数，可以对列指定函数，也可以每一列应用多个函数。元素为DataFrame的一行（axis=1）或一列（axis=0）的，如果我们需要映射到原数据，还需要进行merge操作，比较麻烦。map()函数用于Series对象或DataFrame对象的。作为参数，返回经过函数或字典映射处理后的值。(3) 传两个函数——每一列应用多个函数。（2）传两个函数——对列指定函数。
Python中map、apply、applymap三函数的使用（用于DataFrame）
宋建国的博客
12-03 2293
因为我主要是将其用于DataFrame数据中，所以我们可以这么认为 map（Series）—>对某列进行操作 apply（DataFrame）—>对行数据或者列数据进行操作 applymap（DataFrame）—>对所有表中元素进行操作 一，map 在python2中map返回的是一个列表，而在python3中返回的是一个迭代器，如果获取转换为 list 就行了 import pandas as pd import numpy as np #DataFrame数据合并 temp
技术拾贝 | python中map用法
guoweidong19930311的博客
03-10 1265
map()是 Python 中一个强大的工具，用于将函数应用于可迭代对象的每个元素。它的主要特点包括：支持单个或多个可迭代对象。可以与lambda函数和内置函数结合使用。返回一个迭代器，适合处理大规模数据。map()和列表推导式可以根据需求选择使用，前者更适合函数式编程风格，后者更适合直观的列表生成map()是 Pandas 中用于Series的逐元素操作函数，适合简单的值替换或映射。总之，map()是 Python 中不可或缺的工具之一，熟练掌握其用法能够显著提升编程效率和代码质量。
pandas DataFrame applymap()函数
07-29 208
pandas DataFrame的applymap()函数可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [10, 20, 30], 'c': [5, 10, 15] }) ...
python dataframe 新增一列
07-27
在Python的DataFrame中新增一列有几种方法可以实现。首先，你可以直接指定列名并赋值即可。例如，你可以使用以下代码在DataFrame中新增一列： ```python import pandas as pd data = pd.DataFrame(columns=\['a', '...
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