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首頁大數(shù)據(jù)時代python的pandas庫怎么對某一列的每個數(shù)據(jù)進行切片呢?
python的pandas庫怎么對某一列的每個數(shù)據(jù)進行切片呢?
2023-05-08
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為了簡化操作和分析大量數(shù)據(jù)，Python提供了一個強大的數(shù)據(jù)處理庫Pandas。 Pandas是Python中最受歡迎的數(shù)據(jù)處理工具之一，它提供了高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和各種數(shù)據(jù)操作方法。

當(dāng)我們需要對一列中每個數(shù)據(jù)進行切片時，可以使用Pandas的DataFrame對象的apply()方法。下面將介紹如何使用Pandas對某一列的每個數(shù)據(jù)進行切片。

首先，我們需要導(dǎo)入Pandas庫：

import pandas as pd

接著，我們創(chuàng)建一個包含數(shù)據(jù)的DataFrame對象：

data = {'name': ['John', 'Mary', 'Bob', 'Alice'],
        'age': [25, 30, 20, 35],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

我們可以使用head()方法來查看前幾行的數(shù)據(jù)：

print(df.head())

輸出結(jié)果為：

    name  age      city
0   John   25  New York
1   Mary   30     Paris
2    Bob   20    London
3  Alice   35     Tokyo

現(xiàn)在假設(shè)我們需要對年齡列中的數(shù)據(jù)進行切片，例如只保留年齡的十位數(shù)。我們可以使用apply()方法并傳遞一個函數(shù)來實現(xiàn)這個功能：

def slice_age(age):
    return int(str(age)[1])

df['age'] = df['age'].apply(slice_age)

print(df)

輸出結(jié)果為：

    name  age      city
0   John    5  New York
1   Mary    0     Paris
2    Bob    0    London
3  Alice    5     Tokyo

可以看到，年齡列中的數(shù)據(jù)已被切片并只顯示了十位數(shù)。

在上面的代碼示例中，我們首先定義了一個名為slice_age()的函數(shù)來進行切片操作。這個函數(shù)接受一個參數(shù)age，并將它轉(zhuǎn)換為字符串、切片、再轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，并且返回結(jié)果。

然后，我們使用apply()方法來將這個函數(shù)應(yīng)用于DataFrame對象的age列中的每個數(shù)據(jù)。最后，我們將修改后的數(shù)據(jù)存儲回原DataFrame對象中。

總結(jié)一下，要對Pandas DataFrame對象中某一列的每個數(shù)據(jù)進行切片操作，我們可以使用apply()方法并傳遞一個自定義函數(shù)來實現(xiàn)。該函數(shù)接收列中每個數(shù)據(jù)作為參數(shù)，并返回對該數(shù)據(jù)執(zhí)行切片操作后的結(jié)果。

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