Замените значения в одном столбце другим столбцом в кадре данных pandas [duplicate]
Вы можете преобразовать данные изображения в список Python (или список списков) следующим образом:
from PIL import Image
img = Image.open('eggs.png').convert('L') # convert image to 8-bit grayscale
WIDTH, HEIGHT = img.size
data = list(img.getdata()) # convert image data to a list of integers
# convert that to 2D list (list of lists of integers)
data = [data[offset:offset+WIDTH] for offset in range(0, WIDTH*HEIGHT, WIDTH)]
# At this point the image's pixels are all in memory and can be accessed
# individually using data[row][col].
# For example:
for row in data:
print(' '.join('{:3}'.format(value) for value in row))
# Here's another more compact representation.
chars = '@%#*+=-:. ' # Change as desired.
scale = (len(chars)-1)/255.
print()
for row in data:
print(' '.join(chars[int(value*scale)] for value in row))
Вот увеличенная версия небольшого 24x24 RGB eggs.png изображение, которое я использовал для тестирования:
Вот результат первого примера доступа:
И здесь вывод из второго примера:
@ @ % * @ @ @ @ % - . * @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @
@ @ . . + @ # . = @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @
@ * . . * @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @
@ # . . . . + % % @ @ @ @ # = @ @ @ @
@ % . : - - - : % @ % : # @ @ @
@ # . = = - - - = - . . = = % @ @ @
@ = - = : - - : - = . . . : . % @ @ @
% . = - - - - : - = . . - = = = - @ @ @
= . - = - : : = + - : . - = - : - = : * %
- . . - = + = - . . - = : - - - = . -
= . : : . - - . : = - - - - - = . . %
% : : . . : - - . : = - - - : = : # @
@ # : . . = = - - = . = + - - = - . . @ @
@ @ # . - = : - : = - . - = = : . . # @
@ @ % : = - - - : = - : - . . . - @
@ @ * : = : - - - = . . - . . . + @
@ # . = - : - = : : : . - % @ @ @
* . . . : = = - : . . - . - @ @ @ @ @
* . . . : . . . - = . = @ @ @ @ @ @
@ : - - . . . . # @ @ @ @ @ @ @ @
@ @ = # @ @ * . . . - @ @ @ @ @ @ @ @ @
@ @ @ @ @ @ @ . . . # @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @
@ @ @ @ @ @ @ - . % @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @
@ @ @ @ @ @ @ # . : % @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @
Доступ к данным пикселя теперь должен быть быстрее, чем использование возвращаемых объектов img.load() (и значения будут целыми числами в диапазоне 0..255).
3 ответа
Вероятно, вы хотите сделать
df['Normalized'] = np.where(df['Currency'] == '$', df['Budget'] * 0.78125, df['Budget'])
-
1Можно ли сделать что-то подобное, но вместо слов вместо слов? – jake wong 20 August 2016 в 03:05
Принимая предложение Тома Кимбера еще на один шаг, вы можете использовать словарь функций, чтобы установить различные условия для ваших функций. Это решение расширяет сферу вопроса.
Я использую пример из личного приложения.
# write the dictionary
def applyCalculateSpend (df_name, cost_method_col, metric_col, rate_col, total_planned_col):
calculations = {
'CPMV' : df_name[metric_col] / 1000 * df_name[rate_col],
'Free' : 0
}
df_method = df_name[cost_method_col]
return calculations.get(df_method, "not in dict")
# call the function inside a lambda
test_df['spend'] = test_df.apply(lambda row: applyCalculateSpend(
row,
cost_method_col='cost method',
metric_col='metric',
rate_col='rate',
total_planned_col='total planned'), axis = 1)
cost method metric rate total planned spend
0 CPMV 2000 100 1000 200.0
1 CPMV 4000 100 1000 400.0
4 Free 1 2 3 0.0
Аналогичные результаты с помощью альтернативного стиля могут заключаться в том, чтобы написать функцию, которая выполняет операцию, которую вы хотите в строке, используя синтаксис row['fieldname'] для доступа к отдельным значениям / столбцам, а затем выполнить DataFrame.apply на нем
Это повторяет ответ на вопрос, связанный здесь: pandas создает новый столбец на основе значений из других столбцов
def normalise_row(row):
if row['Currency'] == '$'
...
...
...
return result
df['Normalized'] = df.apply(lambda row : normalise_row, axis=1)
-
1Должно ли быть
lambda row:normalise_row(row)? И вы не могли бы заменить все это всего лишь наnormalise_row? – Teepeemm 22 June 2018 в 20:18