python中data frame的apply用法
时间: 2024-05-12 16:17:04 浏览: 7
在Python中,pandas库提供了data frame数据类型,apply()方法可以对数据框中的每一行或每一列应用指定的函数。apply()方法接受一个函数作为其参数,并将该函数应用到数据框中的每一行或每一列。
例如,使用apply()方法对数据框df中的每一行做求和操作,可以使用以下语句:
```
result = df.apply(sum, axis=1)
```
其中,sum是一个求和函数,axis=1表示将该函数应用到每一行。执行后,result将包含df中每一行的和。
相关问题
data frame的用法
DataFrame是pandas库中最重要的数据结构之一,它是一个二维的表格型数据结构,每列数据类型可以不同(如数字、字符串、布尔值等),可以看作是由Series组成的字典。
下面是一些DataFrame的用法:
1. 创建DataFrame
使用pandas库中的DataFrame方法可以从多种数据源创建DataFrame,例如从列表、字典、CSV文件、Excel文件等。以下是从字典创建DataFrame的例子:
```python
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
输出结果为:
```
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
2 Charlie 35 M
3 David 40 M
```
2. 访问DataFrame数据
DataFrame对象有很多属性和方法,可以用来访问和处理数据。以下是一些常用的方法:
- head():返回DataFrame的前几行数据,默认为前5行。
- tail():返回DataFrame的后几行数据,默认为后5行。
- shape:返回DataFrame的行数和列数。
- columns:返回DataFrame的列名。
- index:返回DataFrame的索引。
- loc[]:可以通过标签名访问DataFrame的行和列。
- iloc[]:可以通过整数位置访问DataFrame的行和列。
例如,使用loc[]方法可以访问DataFrame中的特定行和列:
```python
# 访问第2行和第3列的数据
print(df.loc[1, 'age'])
```
输出结果为:
```
30
```
3. 数据清洗和处理
在实际应用中,经常需要对DataFrame进行数据清洗和处理。以下是一些常用的方法:
- drop():删除DataFrame中指定的行或列。
- fillna():用指定的值填充DataFrame中的缺失值。
- dropna():删除DataFrame中包含缺失值的行或列。
- apply():对DataFrame中的每一行或每一列应用指定的函数。
- merge():将两个DataFrame按照指定的列进行合并。
例如,使用dropna()方法可以删除DataFrame中包含缺失值的行:
```python
# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
2 Charlie 35 M
3 David 40 M
```
以上是一些DataFrame的常用用法,pandas库还有很多高级用法可以探索。
Python YOLO视频目标识别
Python YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,可以用于视频目标识别。下面是一个简单的Python YOLO视频目标识别的示例代码:
首先,需要安装必要的库,包括opencv和darknet。可以使用以下命令安装:
```
!pip install opencv-python
!pip install darknet
```
然后,需要下载YOLO预训练模型和配置文件。可以从darknet官方网站下载,或者使用以下命令:
```
!wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
!wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov3.cfg
!wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/data/coco.names
```
接下来,可以使用以下代码进行视频目标识别:
```python
import cv2
import numpy as np
# load YOLO model and configurations
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
# load class names
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
# set input size
input_size = (416, 416)
# open video stream
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")
while True:
# read frame
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# preprocess frame
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255, input_size, swapRB=True)
net.setInput(blob)
# forward pass
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
# postprocess detections
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
center_x = int(detection[0] * frame.shape[1])
center_y = int(detection[1] * frame.shape[0])
width = int(detection[2] * frame.shape[1])
height = int(detection[3] * frame.shape[0])
left = center_x - width // 2
top = center_y - height // 2
class_ids.append(class_id)
confidences.append(float(confidence))
boxes.append([left, top, width, height])
# apply non-maximum suppression
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
# draw detections
for i in indices:
i = i[0]
box = boxes[i]
left = box[0]
top = box[1]
width = box[2]
height = box[3]
class_id = class_ids[i]
label = classes[class_id]
confidence = confidences[i]
color = (0, 255, 0)
cv2.rectangle(frame, (left, top), (left+width, top+height), color, 2)
cv2.putText(frame, f"{label}: {confidence:.2f}", (left, top-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
# show frame
cv2.imshow("Video", frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# release resources
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例代码会打开名为“video.mp4”的视频文件,并对其中的每个帧进行目标检测和识别,并在每个检测到的目标周围绘制一个矩形框,并在矩形框上方显示目标类别和置信度。可以使用“q”键退出程序。