Pandas Pandas的函式應用

使用numpy函式可以直接生成dataframe

df = pd.dataframe(np.random.randn(5,4) - 1)
print(df)
print(np.abs(df))

0         1         2         3

0 -1.193139 -4.145649 -1.571923 -0.378310
1 -1.346353 0.574261 -0.064639 -0.208498
2 -0.247680 -0.896988 0.532693 0.216936
3 -0.887787 -2.009084 -1.221057 -1.455613
4 -0.567156 -1.625967 0.297832 -2.785613
0 1 2 3
0 1.193139 4.145649 1.571923 0.378310
1 1.346353 0.574261 0.064639 0.208498
2 0.247680 0.896988 0.532693 0.216936
3 0.887787 2.009084 1.221057 1.455613
4 0.567156 1.625967 0.297832 2.785613

每行或者每列資料應用到函式上

f = lambda x : x.max()

對每個資料使用該函式

f2 = lambda x : '%.2f' % x

sort_index()

排序預設使用公升序排序，ascending=false 為降序排序

# series

s4 = pd.series(range(10, 15), index = np.random.randint(5, size=5))
print(s4)
# 索引排序
s4.sort_index() # 0 0 1 3 3

0    10

3 11
1 12
3 13
0 14
dtype: int64
0 10
0 14
1 12
3 11
3 13
dtype: int64

sort_values(by='column name')

axis=1列排序，axis=0行排序
df4_isort = df4.sort_index(axis=1, ascending=false)
print(df4_isort) # 4 2 1 1 0

# coding:utf-8

import pandas as pd
import numpy as np
df4 = pd.dataframe(np.random.randn(3, 5),
index=np.random.randint(3, size=3),
columns=np.random.randint(5, size=5))
print(df4)
df4_vsort = df4.sort_values(by=1,ascending=false)
print(df4_vsort)

3         1         0         0         2

2 0.927526 1.474904 0.629935 -2.342644 1.294805
0 -0.271416 0.580047 -0.500053 0.011222 1.127890
2 -1.880352 1.585799 0.983135 0.616710 0.553546
3 1 0 0 2
2 -1.880352 1.585799 0.983135 0.616710 0.553546
2 0.927526 1.474904 0.629935 -2.342644 1.294805
0 -0.271416 0.580047 -0.500053 0.011222 1.127890

df_data = pd.dataframe([np.random.randn(3), [1., 2., np.nan],

[np.nan, 4., np.nan], [1., 2., 3.]])
print(df_data.head())

0         1         2

0 -0.281885 -0.786572 0.487126
1 1.000000 2.000000 nan
2 nan 4.000000 nan
3 1.000000 2.000000 3.000000

df_data.isnull()

是缺失值的地方為true，否則為false
0 1 2
0 false false false
1 false false true
2 true false true
3 false false false

print(df_data.dropna())

print(df_data.dropna(axis=1)) axis=1表示整列丟棄
根據axis的值來判斷是否丟棄整行或者整列
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
3 1.000000 2.000000 3.000000
10 -0.786572
1 2.000000
2 4.000000
3 2.000000

print(df_data.fillna(-100.))

結果： 0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
1 1.000000 2.000000 -100.000000
2 -100.000000 4.000000 -100.000000
3 1.000000 2.000000 3.000000

apply篩選 pandas pandas實用手冊

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