1np.r_ 在下方堆疊 np.c_在一側堆疊import pandas as pd
import numpy as np
arr = np.arange(6)
arr1 = arr.reshape((3,2))
arr2 = np.random.randn(3,2)
print(np.r_[arr1, arr2])
print(arr)
print(np.c_[np.r_[arr1,arr2],arr])
print(np.c_[1:6,-10:-5])
arr = np.arange(3)
print(arr)
# repeat重複三次生成更大的陣列
a = arr.repeat(3)
print(a)
# 傳入陣列，則會按照陣列重複不同次數
b = arr.repeat([2,3,4])
print(b)
# 鋪設是逐行進行的，不是逐列
3 求和
# 求和
arr = np.arange(10)
a = np.add.reduce(arr)
b = arr.sum()
print(a,b)
frame = pd.dataframe(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['utah','ohio','texas','oregon'])
print(frame)
f = lambda x:x.max()-x.min()
print(a)
print(b)
def f(x):
return pd.series([x.min(),x.max()],index=['min','max'])
print(c)
# 格式化字串
format = lambda x:'%.2f'%x
print(d)
e = frame['e'].map(format)
print(e)
5排序
# 排序，指定空的位置
obj = pd.series([4,np.nan,7,np.nan,-3,2])
b = obj.sort_values(na_position='first')
# b = obj.sort_values(na_position='last')
print(b)
6 排名
# 排名rank
obj = pd.series([7,-5,7,4,2,0,4])
print(obj)
# 預設情況下。rank通過將平均排名分配到每個組來打破平級
a = obj.rank()
print(a)
# 觀察順序排名
b = obj.rank(method='first')
print(b)
# 將值分配給組中的最大排名
c = obj.rank(ascending=false,method='max')
print(c)
7 判斷標籤是否唯一
obj = pd.series(range(5),index=['a','a','b','b','c'])
print(obj)
# 判斷標籤是否唯一
a = obj.index.is_unique
print(a)
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