Phân biệt Python pandas
|
Sử dụng cắt khi bạn cần phân đoạn và sắp xếp các giá trị dữ liệu vào các thùng. Hàm này cũng hữu ích để chuyển từ biến liên tục sang biến phân loại. Ví dụ: cut có thể chuyển đổi độ tuổi thành các nhóm độ tuổi. Hỗ trợ tạo thùng thành một số lượng thùng bằng nhau hoặc một mảng thùng được chỉ định trước Thông sốx. dạng mảng
thùng. int, chuỗi vô hướng hoặc gấu trúc. Chỉ số khoảng thời gian
đúng. bool, mặc định Đúng
nhãn. mảng hoặc bool, tùy chọn
retbin. bool, mặc định Sai
độ chính xác. int, mặc định 3
bao gồm_thấp nhất. bool, mặc định Sai
trùng lặp. {mặc định 'tăng', 'thả'}, tùy chọn trả lại ngoài. gấu trúc. Phân loại, Sê-ri hoặc ndarray
thùng. cục mịch. ndarray hoặc Interval Index
Xem thêm Biến rời rạc thành các nhóm có kích thước bằng nhau dựa trên thứ hạng hoặc dựa trên lượng tử mẫu. Loại mảng để lưu trữ dữ liệu đến từ một tập hợp giá trị cố định. Mảng một chiều có nhãn trục (bao gồm cả chuỗi thời gian). Immutable Index triển khai một tập hợp có thứ tự, có thể cắt đượcghi chú Mọi giá trị NA sẽ là NA trong kết quả. Các giá trị ngoài giới hạn sẽ là NA trong Sê-ri hoặc gấu trúc kết quả. đối tượng phân loại ví dụ Rời rạc thành ba thùng có kích thước bằng nhau >>> pd.cut(np.array([1, 7, 5, 4, 6, 3]), 3) .. [(0.994, 3.0], (5.0, 7.0], (3.0, 5.0], (3.0, 5.0], (5.0, 7.0], ... Categories (3, interval[float64]): [(0.994, 3.0] < (3.0, 5.0] ... >>> pd.cut(np.array([1, 7, 5, 4, 6, 3]), 3, retbins=True) .. ([(0.994, 3.0], (5.0, 7.0], (3.0, 5.0], (3.0, 5.0], (5.0, 7.0], ... Categories (3, interval[float64]): [(0.994, 3.0] < (3.0, 5.0] ... array([0.994, 3. , 5. , 7. ])) Khám phá các thùng giống nhau, nhưng gán cho chúng các nhãn cụ thể. Lưu ý rằng các danh mục của Categorical được trả về là các nhãn và được sắp xếp theo thứ tự >>> pd.cut(np.array([1, 7, 5, 4, 6, 3]), .. 3, labels=["bad", "medium", "good"]) [bad, good, medium, medium, good, bad] Categories (3, object): [bad < medium < good] >>> pd.cut(np.array([1, 7, 5, 4, 6, 3]), 3, retbins=True) .. ([(0.994, 3.0], (5.0, 7.0], (3.0, 5.0], (3.0, 5.0], (5.0, 7.0], ... Categories (3, interval[float64]): [(0.994, 3.0] < (3.0, 5.0] ... array([0.994, 3. , 5. , 7. ]))6 ngụ ý bạn chỉ muốn trả lại thùng rác >>> pd.cut([0, 1, 1, 2], bins=4, labels=False) array([0, 1, 1, 3]) Chuyển một Sê-ri làm đầu vào trả về một Sê-ri có dtype phân loại >>> s = pd.Series(np.array([2, 4, 6, 8, 10]), .. index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) >>> pd.cut(s, 3) .. a (1.992, 4.667] b (1.992, 4.667] c (4.667, 7.333] d (7.333, 10.0] e (7.333, 10.0] dtype: category Categories (3, interval[float64]): [(1.992, 4.667] < (4.667, ... Truyền Sê-ri làm đầu vào trả về Sê-ri có giá trị ánh xạ. Nó được sử dụng để ánh xạ số tới các khoảng dựa trên các thùng ________số 8 Sử dụng thả tùy chọn khi thùng không phải là duy nhất >>> pd.cut(s, [0, 2, 4, 6, 10, 10], labels=False, retbins=True, .. right=False, duplicates='drop') .. (a 0.0 b 1.0 c 2.0 d 3.0 e 3.0 dtype: float64, array([0, 2, 4, 6, 8])) Việc chuyển một IntervalIndex cho các thùng sẽ dẫn đến chính xác các danh mục đó. Lưu ý rằng các giá trị không nằm trong Interval Index được đặt thành NaN. 0 ở bên trái của thùng đầu tiên (được đóng ở bên phải) và 1. 5 rơi giữa hai thùng DF ISNA () trong Python là gì?Phương thức isna() của Pandas DataFrame
. returns a DataFrame object where all the values are replaced with a Boolean value True for NA (not-a -number) values, and otherwise False.
Idmax trong Pandas là gì?Phương thức idxmax() của Pandas DataFrame
. Bằng cách chỉ định trục cột ( axis='columns' ), phương thức idxmax() trả về một Chuỗi có chỉ số là giá trị lớn nhất cho mỗi hàng. returns a Series with the index of the maximum value for each column. By specifying the column axis ( axis='columns' ), the idxmax() method returns a Series with the index of the maximum value for each row.
PD Set_option trong Python là gì?set_option(tham số, giá trị)
. nhập gấu trúc dưới dạng pd pd. change the default number of rows to be displayed. import pandas as pd pd. |
