上位データ処理機能の14データ変換

• データフレームで使用される方法は、データ処理のために、コールカスタム関数を適用します
• 関数は、軸= 0軸= 1、列の動作を表し、行を示し、適用します
• あなたは、データ変換機能astypeを使用することができます
• 地図機能は、データ変換のために使用することができます

f1=lambda x:str(x).strip() and str(x).replace(',','')
farmer_loan['贷款余额']=farmer_loan['贷款余额'].apply(f1)
farmer_loan['贷款发放金额']=farmer_loan['贷款发送金额'].astype(float)
farmer_loan['ID']=farmer_loan['户主身份证号'].apply(lambda x:x[0:3])

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軸= 0は、軸= 1は、クロスカラム銀行間であります

• 軸= 0：0の値は、実行下方向または行ラベル、行インデックス値法を示します
• 軸= 1：列方向の1の値又はタグ値が列に対応する方法を実行する表します

場合= 0軸は行ごと横断するとき、または列ラベルが行に格納された不変ことがわかります

軸= 1は、すべての列を横断するとき、我々はすべて、各列を平均化するように、各列は、合計平均を横断しなければなりません。

 

 

df2=pd.read_csv('sam_tianchi_num_baby.csv',dtype=str,encoding='utf-8')
df2.head(10)
#存储函数，将数字转化为汉字
def f(x):
    if '0' in str(x):
        return '女'
    elif '1' in str(x):
        return '男'
    else:
        return '未知'
#结果放在新建'性别'列
df2['性别']=df2['gender'].apply(f)
df2[df2['gender']=='2']
df2.head(10)

del df2['性别']
#map函数，以字典形式传入
df2['性别']=df2['gender'].map({'0':'女','1':'男','2':'未知'})
df2.head(10)

#map函数映射，以自定义函数传入
df2['性别']=df2['gender'].map(f)
df2.head(10)
#拖尾处理，密码可以这样处理
df2['user_id'].apply(lambda x:sr(x).replace(x[1:3],'**'))

#apply应用更广泛，map应用于映射、字符串切片
df2['birthday'].apply(lambda x:x[0:4])#取第1到第五