axis: 默认为0。对于DataFrame,axis=0表示应用函数到每一列,axis=1表示应用函数到每一行。 raw: 默认为False。确定是否将数据转换为Python原生类型。 result_type: 默认为None。这可以是expand、reduce、broadcast或None之一,它决定了返回的数据类型。 args: 传递给func的位置参数的元组。 示例 对Series 使用apply ...
import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) 我们可以使用apply函数对每一行求和: df.apply(lambda row: row.sum(), axis=1) 或者对每一列求和: df.apply(lambda col: col.sum(), axis=0) 高级用法 使用apply处理...
#定义函数def f(a,b):if a in ['本科','硕士','博士']and int(b)<28:return '匹配'else:return '不匹配'df['是否匹配岗位']=df.apply(lambda x: f(x['学历'],x['年龄']),axis=1)#axis=1,表示横向,对列进行操作,axis=0表示竖向操作,是增加一行df 多行关联操作...
使用axis参数:默认情况下,apply函数是沿着DataFrame的列方向进行操作(即对每列应用函数)。如果想要沿着行方向应用函数(即对每行应用函数),需要在apply函数中设置axis参数为1。确保axis参数的正确设置可以避免KeyError的出现。 确保数据类型正确:有时候,数据类型的问题也可能导致KeyError的出现。确保DataFrame中的数据类型正确...
df.apply(lambda x:func(x,args**),axis=0) df.groupby([column1]).apply(lambda x:func(x,args**)) 三、理解apply核心在于明确两个环节:调度函数和作用对象。 调度函数就是apply接收的参数,既可以是Python内置的函数,也支持自定义函数,或者匿名函数lambda。只要符合指定的作用对象(即是标量scalar,还是一行或...
1.apply函数的语法介绍 apply函数是pandas库中DataFrame和Series对象的一个方法,它允许你对这些对象中的数据应用一个函数。下面是apply函数的一些常用语法和用法。 对于DataFrame对象,apply函数的语法如下: DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds) ...
注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis=1: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defgenerate_descriptive_statement(year,name,gender,count):year,count=str(year),str(count)gender='女性'ifgender is'F'else'男性'return'在{}年,叫做{}性别为{}的新生儿有{}个。'.format(year,name,...
df.apply(average,axis=1) 1. 上述代码将计算每一行的平均值,并返回一个包含结果的Series。 除了计算平均值,我们还可以使用apply函数执行其他操作。例如,我们可以使用apply函数计算每一列的最大值和最小值,并通过饼状图可视化结果。 首先,我们需要安装matplotlib库,它是一个用于绘制图表的库: ...
axis= 1) 这时所添加的进度条就美观了不少。 2.3 applymap() applymap()是与map()方法相对应的专属于DataFrame对象的方法,类似map()方法传入函数、字典等,传入对应的输出结果,不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素,因此其返回结果的形状与原数据框一致,譬如下面的简单示例,我们...
· map：应用在单独一个Series的每个元素中 · applymap：应用在DataFrame的每个元素中 apply 先从apply开始，当然最权威的说明还是要看官方文档：apply是沿DataFrame的轴应用功能，传递给函数的对象是Series对象，其索引为DataFrame的索引（axis = 0''）或DataFrame的列（axis = 1''）当然最常用的还是DataFrame.apply...