Пользовательские изменения
Урок 13 из 19 курса Аналитика в pandas на Coddy.
Чтобы внести пользовательское изменение, используйте метод .apply и передайте ему lambda или function. Например, чтобы найти квадрат каждого числа в столбце:
df['num_squared'] = df['num'].apply(lambda x: x**2)Этого также можно добиться, умножив столбец сам на себя:
df['num_squared'] = df['num'] * df['num']Чтобы добавить 2 к значению каждой строки:
df["add_two"] = df['num'].apply(lambda x: x+2)
df["add_two"] = df['num'] + 2Чтобы заменить каждое значение в Series другим значением, используйте метод .map и передайте ему функцию, словарь или Series.
Например, если мы хотим заменить названия фруктов числовыми значениями:
fruits_to_num = {"apple": 1, "mango": 2, "grape": 3}
df["fruits"] = df["fruits"].map(fruits_to_num)И .map, и .apply могут принимать функции:
df['num_squared'] = df['num'].apply(lambda x: x**2)
df['num_squared'] = df['num'].map(lambda x: x**2)Чтобы узнать больше об их различиях, вы можете прочитать здесь.
Задание
ЛегкоCSV-файл stats.csv содержит информацию о статистике.
Вот первые 5 строк файла:
ID,COUNTRY,COLOR,SKILL,SKILL_POINTS,UTILIZATION,IS_VALID,CATEGORY
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1,SHOW
2,Solomon Islands,Pearl violet,crocheting,4,0.6108,1,TREE
3,Germany,Bottle green,calligraphy,12,0.88646,0,SHOW
4,Mauritania,Fawn brown,paper cutting,9,0.058,1,JAPE- Замените значения в столбце
CATEGORYна:{"SHOW": 0, "TREE": 1, "JAPE": 2, "GHUP": 3, "PLQR": 4}. - Создайте новый столбец с названием
SKILL_MASTERY. Заполните этот столбец по следующей формуле: Перемножьте значения в столбцахSKILL_POINTSиUTILIZATION. Если результат больше5, разделите его на 4; в противном случае разделите его на2. Наконец, прибавьте значение из столбцаIS_VALIDк полученному результату. - Отсортируйте результат по возрастанию в соответствии со значениями в
SKILL_MASTERY.
Сохраните результат в переменной df.
Попробуйте сами
# pandas как pd уже импортирован
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# Напишите свой код ниже
Все уроки раздела Аналитика в pandas
4Анализ данных с Pandas
Описательная статистикаГруппировка и агрегация данныхРазличные агрегацииMerge и Concat3Манипуляции с данными в Pandas
Возврат нужного результатаФильтрация данныхДобавление и удалениеИзменение данныхИзменение строкПользовательские изменения