摘要：1、说明 DataFrame中的排序分为两种，一种是对索引排序，一种是对值进行排序。 索引排序：sort_index()； 值排序：sort_values()； 值排名：rank() 对于索引排序，涉及到对行索引、列索引的排序，并且还涉及到是升序还是降序。函数df.sort_index(axis= 阅读全文

摘要：1、apply()函数 1）apply()函数作用 ① apply()函数作用于Series 和Series的map()方法作用是一样的，依次取出Series中的每一个元素作为参数，传递给function函数，进行一次转换。 ② apply()函数作用于DataFrame 依次取出DataFrame 阅读全文

摘要：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 阅读全文

摘要：1、相关函数说明 2、原始数据 df = pd.DataFrame({"id":["00{}".format(i) for i in range(1,10)], "score":[2,3,4,4,5,6,7,7,8]}) display(df) 结果如下： 3、cumsum()函数：求前n个元素的累 阅读全文

摘要：1、常用函数说明 在df中使用统计函数，其实很简单，我们主要关注以下3点，就没问题： ① 了解每个函数的具体含义是什么； ② 不管是Series还是DataFrame，默认都是自动忽略NaN值，进行运算的； ③ DataFrame有行、列区分，因此在使用统计函数的时候，一般是结合axis=0或者ax 阅读全文