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4、使用nlargest和nsmallest进行最大最小值操作
一、骚操作
1、使用shift进行位移操作
DataFrame中的shift方法可以将数据向上或向下位移指定的行数。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含NaN值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4]})
print(df)
# 使用shift方法向上位移一行，将NaN值填充到第一行
result = df['A'].shift(-1)
print(result) # 输出Series([2.0, nan, 4.0, nan])2、使用resample对数据重采样
DataFrame中的resample方法可以按照指定的时间间隔对数据进行重采样，常用于时间序列数据的处理。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个时间序列DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5))
print(df)
# 使用resample方法按天进行重采样，采用平均值作为采样值
result = df.resample('D').mean()
print(result) # 输出DataFrame({'A': [1.5, 2.5, 3.5, 4.5]})3、使用expanding进行累计计算操作
DataFrame中的expanding方法可以对数据进行累计计算，常用于时间序列数据的处理。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个时间序列DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5))
print(df)
# 使用resample方法按天进行重采样，采用平均值作为采样值
result = df.resample('D').mean()
print(result) # 输出DataFrame({'A': [1.5, 2.5, 3.5, 4.5]})4、使用nlargest和nsmallest进行最大最小值操作
DataFrame中的nlargest和nsmallest方法可以找出最大的N个值和最小的N个值。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 2], 'B': [6, 4, 5]})
print(df)
# 使用nlargest方法找出B列最大的2个值
result = df['B'].nlargest(2)
print(result) # 输出Series([6, 5])
# 使用nsmallest方法找出A列最小的2个值
result = df['A'].nsmallest(2)
print(result) # 输出Series([1, 2])
5、使用map和applymap进行映射操作
DataFrame中的map方法可以对一列进行映射，而applymap方法可以对整个DataFrame进行映射。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
# 使用map方法将A列的值映射为新的值
mapping_dict = {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
result = df['A'].map(mapping_dict)
print(result) # 输出Series(['one', 'two', 'three'])
# 使用applymap方法将整个DataFrame的值映射为新的值
mapping_func = lambda x: x * 2
result = df.applymap(mapping_func)
print(result) # 输出DataFrame({'A': [2, 4, 6], 'B': [8, 10, 12]})6、使用stack和unstack进行堆叠和解堆叠操作
DataFrame中的stack方法可以将数据的列转换为行，而unstack方法可以将数据的行转换为列。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个多重索引的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'], columns=['x', 'y'])
print(df)
# 使用stack方法将数据的列转换为行
result = df.stack()
print(result) # 输出Series([1, 4, 2, 5, 3, 6], index=MultiIndex([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), ('b', 'y'), ('c', 'x'), ('c', 'y')], names=['index', 'columns']))
# 使用unstack方法将数据的行转换为列
result = df.unstack()
print(result) # 输出DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})7、使用rolling进行滑动窗口操作
DataFrame中的rolling方法可以进行滑动窗口操作，常用于数据处理和分析。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
print(df)
# 使用rolling方法进行滑动窗口操作，窗口大小为3，并计算每个窗口内的平均值
result = df.rolling(window=3).mean()
print(result) # 输出DataFrame({'A': [nan, nan, 2.0, 3.0, 4.0]})8、使用replace进行替换操作
DataFrame中的replace方法可以对指定的值进行替换操作。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo']})
print(df)
# 使用replace方法将B列中的'foo'替换为'baz'
result = df.replace({'B': {'foo': 'baz'}})
print(result) # 输出DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['baz', 'bar', 'baz', 'bar', 'baz']})9、使用melt进行重塑操作
DataFrame中的melt方法可以对数据进行重塑操作，将宽格式的数据转换为长格式，常用于数据处理和分析。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个宽格式的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
# 使用melt方法将数据进行重塑操作，将宽格式的数据转换为长格式
result = df.melt()
print(result) # 输出DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3], 'variable': ['B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'B', 'B', 'B'], 'value': [4, 5, 6, 7, 8, 9, 4, 5, 6]})10、使用agg进行聚合操作
DataFrame中的agg方法可以对指定的列进行聚合操作，将多个值合并为一个值，常用于数据处理和分析。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
print(df)
# 使用agg方法将A列和B列分别进行求和和平均值操作
result = df.agg({'A': 'sum', 'B': 'mean'})
print(result) # 输出DataFrame({'A': [15], 'B': [30]})二、划重点
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