mirror of
https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks.git
synced 2024-03-22 13:30:56 +08:00
Added function application and mapping snippets for Series and DataFrames.
This commit is contained in:
Donne Martin
parent
f217da8adf
commit
936b8adee4
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@ -1,7 +1,7 @@
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{
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"metadata": {
|
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"name": "",
|
||||
"signature": "sha256:1d166238da27d666eaee4041e79ad7adcc22b6b5ef5d6098ce354d0160c79ba5"
|
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"signature": "sha256:59c1808d14cc90fbdffb75e71fc2ec13c01cc1495fab34aa19ab482445ca6801"
|
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},
|
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"nbformat": 3,
|
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"nbformat_minor": 0,
|
||||
|
|
@ -3972,7 +3972,8 @@
|
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"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"df_10.sub(ser_10, axis=0)"
|
||||
"df_11 = df_10.sub(ser_10, axis=0)\n",
|
||||
"df_11"
|
||||
],
|
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"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
|
|
@ -4028,6 +4029,297 @@
|
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}
|
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],
|
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"prompt_number": 77
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"NumPy ufuncs (element-wise array methods) operate on pandas objects:"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"df_12 = np.abs(df_11)\n",
|
||||
"df_12"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"html": [
|
||||
"<div style=\"max-height:1000px;max-width:1500px;overflow:auto;\">\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>a</th>\n",
|
||||
" <th>b</th>\n",
|
||||
" <th>c</th>\n",
|
||||
" <th>d</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>0</th>\n",
|
||||
" <td> 99.451186</td>\n",
|
||||
" <td> 98.867789</td>\n",
|
||||
" <td> 98.676912</td>\n",
|
||||
" <td> 99.999886</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <td> 199.455117</td>\n",
|
||||
" <td> 199.274013</td>\n",
|
||||
" <td> 199.207350</td>\n",
|
||||
" <td> 199.907661</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <td> 299.562413</td>\n",
|
||||
" <td> 298.921967</td>\n",
|
||||
" <td> 298.690777</td>\n",
|
||||
" <td> 299.603233</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 78,
|
||||
"text": [
|
||||
" a b c d\n",
|
||||
"0 99.451186 98.867789 98.676912 99.999886\n",
|
||||
"1 199.455117 199.274013 199.207350 199.907661\n",
|
||||
"2 299.562413 298.921967 298.690777 299.603233"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 78
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Apply a function on 1D arrays to each column:"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"func_1 = lambda x: x.max() - x.min()\n",
|
||||
"df_12.apply(func_1)"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 79,
|
||||
"text": [
|
||||
"a 200.111226\n",
|
||||
"b 200.054178\n",
|
||||
"c 200.013864\n",
|
||||
"d 199.603347\n",
|
||||
"dtype: float64"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 79
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Apply a function on 1D arrays to each row:"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"df_12.apply(func_1, axis=1)"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 80,
|
||||
"text": [
|
||||
"0 1.322973\n",
|
||||
"1 0.700311\n",
|
||||
"2 0.912456\n",
|
||||
"dtype: float64"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 80
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Apply a function and return a DataFrame:"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"func_2 = lambda x: Series([x.min(), x.max()], index=['min', 'max'])\n",
|
||||
"df_12.apply(func_2)"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"html": [
|
||||
"<div style=\"max-height:1000px;max-width:1500px;overflow:auto;\">\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>a</th>\n",
|
||||
" <th>b</th>\n",
|
||||
" <th>c</th>\n",
|
||||
" <th>d</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>min</th>\n",
|
||||
" <td> 99.451186</td>\n",
|
||||
" <td> 98.867789</td>\n",
|
||||
" <td> 98.676912</td>\n",
|
||||
" <td> 99.999886</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>max</th>\n",
|
||||
" <td> 299.562413</td>\n",
|
||||
" <td> 298.921967</td>\n",
|
||||
" <td> 298.690777</td>\n",
|
||||
" <td> 299.603233</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 81,
|
||||
"text": [
|
||||
" a b c d\n",
|
||||
"min 99.451186 98.867789 98.676912 99.999886\n",
|
||||
"max 299.562413 298.921967 298.690777 299.603233"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 81
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Apply an element-wise Python function to a DataFrame:"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"func_3 = lambda x: '%.2f' %x\n",
|
||||
"df_12.applymap(func_3)"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"html": [
|
||||
"<div style=\"max-height:1000px;max-width:1500px;overflow:auto;\">\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>a</th>\n",
|
||||
" <th>b</th>\n",
|
||||
" <th>c</th>\n",
|
||||
" <th>d</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>0</th>\n",
|
||||
" <td> 99.45</td>\n",
|
||||
" <td> 98.87</td>\n",
|
||||
" <td> 98.68</td>\n",
|
||||
" <td> 100.00</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <td> 199.46</td>\n",
|
||||
" <td> 199.27</td>\n",
|
||||
" <td> 199.21</td>\n",
|
||||
" <td> 199.91</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <td> 299.56</td>\n",
|
||||
" <td> 298.92</td>\n",
|
||||
" <td> 298.69</td>\n",
|
||||
" <td> 299.60</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 82,
|
||||
"text": [
|
||||
" a b c d\n",
|
||||
"0 99.45 98.87 98.68 100.00\n",
|
||||
"1 199.46 199.27 199.21 199.91\n",
|
||||
"2 299.56 298.92 298.69 299.60"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 82
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Apply an element-wise Python function to a Series:"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"collapsed": false,
|
||||
"input": [
|
||||
"df_12['a'].map(func_3)"
|
||||
],
|
||||
"language": "python",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "pyout",
|
||||
"prompt_number": 83,
|
||||
"text": [
|
||||
"0 99.45\n",
|
||||
"1 199.46\n",
|
||||
"2 299.56\n",
|
||||
"Name: a, dtype: object"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"prompt_number": 83
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {}
|
||||
|
|
|
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