ivyJ

2022年1月4日

摘要： https://www.cnblogs.com/zhuochong/p/14675984.html 阅读全文

posted @ 2022-01-04 18:11 ivyJ 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

摘要： def _load_config(file): with open(file, 'r') as f: configs = json.load(f) for config in configs: if 'z' in config: for file in config['zips']: file['a 阅读全文

posted @ 2022-01-04 17:46 ivyJ 阅读(98) 评论(0) 推荐(0)

2021年12月29日

dataFrame自定义排序（里面有map的用法）

摘要： https://vimsky.com/examples/usage/python-pandas.Series.map.html https://blog.csdn.net/weixin_38664232/article/details/89048065 https://www.cnblogs.com 阅读全文

posted @ 2021-12-29 17:37 ivyJ 阅读(470) 评论(0) 推荐(0)

2021年12月23日

python dataframe 选择某一列非空的行

摘要：判断是否为null和空字符串ation = ation[(ation['risk_factor_1'].notnull()) & (ation['factor_1'] != "")]python判断字符串是否为空 len(x)==0 or x.isspace() ation['factor_1'] 阅读全文

posted @ 2021-12-23 15:36 ivyJ 阅读(762) 评论(0) 推荐(0)

dataFrame中如果某列以某个字符结尾，就把最后3个字符删掉

摘要： df["currency"] = df["currency"].apply(lambda x:x[:-3] if x.endswith('USD') else x) 阅读全文

posted @ 2021-12-23 14:45 ivyJ 阅读(391) 评论(0) 推荐(0)

apply的用法根据某列筛选，如果满足某条件等于某值，如果满足另外条件，等于另外值

摘要： sensis['ccy'] = dfflat["currency"].apply( lambda x: True if x in ['USD', 'EUR', 'GBP', 'AUD', 'CAD', 'SEK', 'JPY'] else False)sensis['ten'] = dfflat[' 阅读全文

posted @ 2021-12-23 11:00 ivyJ 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)

dataFrame根据某列的值不等于某个值来筛选出dataframe

摘要： df = df[df['RiskWeightCode']!='CHF'] 阅读全文

posted @ 2021-12-23 10:57 ivyJ 阅读(1718) 评论(0) 推荐(0)

2021年12月22日

loc选择数据

摘要： merge_cols = ['risk_factor' pd.merge(sensis, self.risk_weights.loc[self.risk_weights['risk_type'] == self.risk_type, merge_cols + ['risk_weight']], on 阅读全文

posted @ 2021-12-22 19:25 ivyJ 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)

2021年12月20日

dataFrame多行合并成一行

摘要： df = pd.DataFrame({'Team': ['A', 'A', 'B'], 'score': ['90', '80', '80'],'name':['1','2','3']})df = df.groupby("Team")['score'].apply(lambda x:",".join 阅读全文

posted @ 2021-12-20 15:53 ivyJ 阅读(1244) 评论(0) 推荐(0)

2021年12月17日

python dateFrame rename（）函数

摘要： df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'}, inplace=True) 阅读全文

posted @ 2021-12-17 11:46 ivyJ 阅读(105) 评论(0) 推荐(0)

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