Yvesx的博客

多条件索引错误的写法：info[(info["lon"]==-1) and (info["lat"]==-1)].shape报错：ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().应该这么写：info[(info["lon"]==-1) & (info["lat"]==-1)].shape并且注意info["lon"]==

画图的方方面面基本设置plt.rcParams 是设置绘图的基本属性import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文乱码plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号非正常显示plt.rcParams['font.size'] = 10plt.r

拼接和添加Pandas拼接操作（concat，merge，join和append）的区别添加一行df1.append(df2, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)df2 可以是dataframe，series，dict，listignore_index指定true，忽略索引。否则series可能报错。行拼接（添加行）pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=F

逐行、逐列、逐元素的操作Pandas数据处理三板斧——map、apply、applymap详解分别对应map apply applymap 三种方法map：选中列，对列中的每个元素进行映射，映射函数只能有一个参数apply：可以实现map的功能，也可以跨列操作。映射函数可以有多个参数，实现更复杂的功能applymap：对df中的元素逐个操作。用途不如apply广，但特定情况下比较香例子数据import randomimport pandas as pdimport numpy as np

柱状图

分类变量字符串转数值y = rawdata.iloc[:,-1]y = pd.Categorical(y).codes哑变量y = rawdata.iloc[:,-1]y = pd.get_dummies(y)