Лабораторная работа 6 Индексаци, сортировка и фильтрация
Применение функций и отображение
жүктеу/скачать 184.93 Kb.
|
| Применение функций и отображение
Универсальные функции NumPy (поэлементные методы массивов) отлично работают и с объектами pandas: In [191]: frame Out[191]: b d e Utah –0.204708 0.478943 –0.519439 Ohio –0.555730 1.965781 1.393406 Texas 0.092908 0.281746 0.769023 Oregon 1.246435 1.007189 –1.296221 In [192]: np.abs(frame) Out[192]: b d e Utah 0.204708 0.478943 0.519439 Ohio 0.555730 1.965781 1.393406 Texas 0.092908 0.281746 0.769023 Oregon 1.246435 1.007189 1.296221 Еще одна часто встречающаяся операция – применение функции, определенной для одномерных массивов, к каждому столбцу или строке. Именно это и делает метод apply объекта DataFrame: In [193]: f = lambda x: x.max() – x.min() In [194]: frame.apply(f) Out[194]: b 1.802165 d 1.684034 e 2.689627 dtype: float64 Здесь функция f, вычисляющая разность между максимальным и минимальным значениями Series, вызывается один раз для каждого столбца frame. В результате получается объект Series, для которого индексом являются столбцы frame. Если передать методу apply аргумент axis='columns', то функция будет вызываться по одному разу для каждой строки: In [195]: frame.apply(f, axis='columns') Out[195]: Utah 0.998382 Ohio 2.521511 Texas 0.676115 Oregon 2.542656 dtype: float64 Многие из наиболее распространенных статистик массивов (например, sum и mean) – методы DataFrame, поэтому применять apply в этом случае необязательно. Функция, передаваемая методу apply, не обязана возвращать скалярное значение, она может вернуть и объект Series, содержащий несколько значений: In [196]: def f(x): .....: return Series([x.min(), x.max()], index=['min', 'max']) In [197]: frame.apply(f) Out[197]: b d e min –0.555730 0.281746 –1.296221 max 1.246435 1.965781 1.393406 Можно использовать и поэлементные функции Python. Допустим, требуется вычислить форматированную строку для каждого элемента frame с плавающей точкой. Это позволяет сделать метод applymap: In [198]: format = lambda x: '%.2f' % x In [199]: frame.applymap(format) Out[199]: b d e Utah –0.20 0.48 –0.52 Ohio –0.56 1.97 1.39 Texas 0.09 0.28 0.77 Oregon 1.25 1.01 –1.30 Этот метод называется applymap, потому что в классе Series есть метод map для применения функции к каждому элементу: In [200]: frame['e'].map(format) Out[200]: Utah –0.52 Ohio 1.39 Texas 0.77 Oregon –1.30 Name: e, dtype: object жүктеу/скачать 184.93 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|