3个高频使用Pandas函数

2023-08-25 11:34:37 浏览数 (1)

3个Pandas高频使用函数

本文主要是介绍3个Pandas中很实用的函数：apply agg transform

模拟数据

In [1]:

代码语言：javascript复制
import pandas as pd
import numpy as np

In [2]:

代码语言：javascript复制
df = pd.DataFrame(
    {"name":["xiaoming","sunjun","jimmy","tom"],
    "sex":["male","female","female","male"],
    "chinese":[100,80,90,92],
    "math":[90,100,88,90]
    })

df

Out[2]:

name

sex

chinese

math

0

xiaoming

male

100

90

1

sunjun

female

80

100

2

jimmy

female

90

88

3

tom

male

92

90

函数apply

一个非常灵活的函数，能够对整个DataFrame或者Series执行给定函数的操作。

函数可以是自定义的，也可以是python或者pandas内置的函数

使用1：自带函数

改变字段类型：从int64变成float64

In [3]:

代码语言：javascript复制
df.dtypes  # 改变前

Out[3]:

代码语言：javascript复制
name       object
sex        object
chinese     int64
math        int64
dtype: object

In [4]:

代码语言：javascript复制
df["chinese"] = df["chinese"].apply(float)

In [5]:

代码语言：javascript复制
df.dtypes  # 改变后

Out[5]:

代码语言：javascript复制
name        object
sex         object
chinese    float64
math         int64
dtype: object

使用2：自定义函数

In [6]:

代码语言：javascript复制
def change_sex(x):  # male-0  female-1
    return 0 if x == "male" else 1

In [7]:

代码语言：javascript复制
df["sex"] = df["sex"].apply(change_sex)

df  # 改变后

使用3：匿名函数lambda

In [8]:

代码语言：javascript复制
# float--->int

df["chinese"] = df["chinese"].apply(lambda x: int(x))

df.dtypes

Out[8]:

代码语言：javascript复制
name       object
sex         int64
chinese     int64
math        int64
dtype: object

In [9]:

代码语言：javascript复制
# 将name变成首字母大写

df["name"] = df["name"].apply(lambda x: x.title())

df
代码语言：javascript复制
# 同时操作两列，记得axis=1

df["score"] = df.apply(lambda x: x["chinese"]   x["math"], axis=1)
df

函数agg

操作Series数据

In [11]:

代码语言：javascript复制
# 1

df["chinese"].agg(["mean", "sum"])

Out[11]:

代码语言：javascript复制
mean     90.5
sum     362.0
Name: chinese, dtype: float64

操作DataFrame数据

In [12]:

代码语言：javascript复制
# 2

df[["chinese","math"]].agg({"chinese":["sum"], "math":["mean"]})

Out[12]:

chinese

math

sum

362.0

NaN

mean

NaN

92.0

In [13]:

代码语言：javascript复制
# 3

df[["chinese","math"]].agg({"chinese":["sum","mean"], "math":["mean"]})

Out[13]:

chinese

math

sum

362.0

NaN

mean

90.5

92.0

groupby agg的联合使用：

In [14]:

代码语言：javascript复制
# 4

df.groupby("sex").agg(["mean","sum"])
代码语言：javascript复制
# 5
df.groupby("sex").agg({"chinese":["mean"], "math":["sum","min","max"]})

还可以自定义新生成的字段名称：

代码语言：javascript复制
df.groupby("sex").agg(chinese_mean=("chinese","mean"), math_min=("chinese","min"))

函数transform

现在的df是这样子：

假设有一个需求：统计性别男女 sex 的chinese 的平均分（新增一个字段放在最后面），如何实现？

办法1：使用groupby merge

In [18]:

代码语言：javascript复制
# 1、先groupby

df1 = df.groupby("sex")["chinese"].mean().reset_index()
df1.columns = ["sex", "average"]
df1
代码语言：javascript复制
# 2、merge

# 结果
df = pd.merge(df, df1, on="sex")
df

方法2：groupby map

In [20]:

代码语言：javascript复制
dic = df.groupby("sex")["chinese"].mean().to_dict()
dic

Out[20]:

代码语言：javascript复制
{0: 96.0, 1: 85.0}

In [21]:

代码语言：javascript复制
df["average_map"] = df["sex"].map(dic)
df

使用transform

可以一步到位

代码语言：javascript复制
df["average_tran"] = df.groupby("sex")["chinese"].transform("mean")
df

你学会了吗？

math mean pandas 函数 数据

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