pandas/numpy常用方法/属性_dataframe searchsorted-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/ffscript/article/details/73824844

Numpy

DataFrame.searchsorted

DataFrame.searchsorted(q)返回一个由插入位置组成的ndarray对象1。q为一个数式，返回一个一维仅有一个数值的ndarray。
取[0]得到一个value

def get_quantile_count(group,q=0.5):
    group=group.sort_values(by='prop',ascending=False)
    return group.prop.cumsum().searchsorted(q)+1    

diversity=top1000.groupby(['year','sex']).apply(get_quantile_count)
diversity=diversity.unstack('sex')

不取[0]得到：

    return group.prop.cumsum().searchsorted(q)[0]+1

取[0]得到：
取[0]

DataFrame.head(n=5)

返回前n行，n默认为5.

ndarray切片

ndarray切片返回的对象是原ndarray对象的一个视窗，未产生新的对象，对切片操作时，即对原对象操作。

arr=np.arange(10)
#out:array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
arr_slice=arr[5:8]
arr_slice[1]=12345

arr
#out:array([0,1,2,3,4,12,12345,12,8,9])

np.meshgrid(x,y)

传入：x轴上一个list, y轴上一个list
返回：平面上，x/y的直线相交形成的网格的x,y值矩阵。

nx,ny=（3,4)
x=np.linspace(0,2,nx)
y=np.linespace(3,6,ny)
xx,yy=np.meshgrid(x,y)
#xx:将一维数据x在0轴方向上拓展ny次
#xx:将一维数据y在1轴方向上拓展ny次

x = [0, 1, 2] ； y = ⎡ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ 3456 ⎤ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥

$x=\left[\begin{matrix}0,1,2\end{matrix}\right]；y=\left[\begin{matrix}3\\4\\5\\6\end{matrix}\right]$

x x = ⎡ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ 0, 1, 2 0, 1, 2 0, 1, 2 0, 1, 2 ⎤ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ = ⎡ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ x x x x ⎤ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ； y y = ⎡ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ 3, 3, 3 4, 4, 4 5, 5, 5 6, 6, 6 ⎤ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ = [y, y, y, y]

$xx=\left[\begin{matrix}0,1,2\\0,1,2\\0,1,2\\0,1,2\\\end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix}x\\x\\x\\x\\\end{matrix}\right]；yy=\left[\begin{matrix}3,3,3\\4,4,4\\5,5,5\\6,6,6\end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix}y,y,y,y\end{matrix}\right]$
用途：生成绘图时的(x, y)

求对数

#以e为底
np.log(x)
#以10为底
np.log10(x)

pandas/numpy常用方法/属性

Numpy

DataFrame.searchsorted

DataFrame.head(n=5)

ndarray切片

np.meshgrid(x,y)

求对数

Pandas

Ipynb笔记

参考资料