相比于直接使用 Python 循环遍历 DataFrame 的行(如 for index, row in df.iterrows():),apply() 在内部通常会做一些优化,虽然可能不如纯粹的向量化操作快,但通常比显式 Python 循环要高效且代码更简洁、更具“Pandas风格”。 三、apply() 函数的妙用示例 为了更好地理解 apply() 的强大之处,我们来看几个...
在PandasDataFrame上实现apply()方法 我们现在将创建一个假的DataFrame,以了解我们如何在DataFrame中使用apply()方法进行行和列操作。我们要创建的假DataFrame包含了学生的详细信息,使用的代码如下。 代码: studentinfo=pd.DataFrame({'STUDENT_NAME':["MarkDavis","PriyaSingh","KimNaamjoon","TomKozoyed","TommyWalk...
DataFrame对象的apply方法有非常重要的2个参数。 第1个参数的数据类型是函数对象,是将抽出的行或者列作为Series对象,可以利用Series对象的方法做聚合运算。 第2 个参数为关键字参数axis,数据类型为整型,默认为0。当axis=0时,会将DataFrame中的每一列抽出来做聚合运算,当axis=1时,会将DataFrame中的每一行抽出来做聚...
然而,当apply函数的结果是一个 Series 时,Pandas 会自动将结果转置。这是因为 Pandas 设计的初衷是让每一列代表一个变量,每一行代表一个观察值。 如果你希望避免这种转置,你可以在aid函数中直接返回一个 Pandas Series,而不是一个元组。这样,apply函数就会将每一行的结果组合成一个新的 DataFrame,而不是转置它们。
Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中,apply函数是Pandas中的一个重要函数,用于对DataFrame中的数据进行自定义的处理和转换。 apply函数的使用方法如下: 代码语言:txt 复制 df.apply(func, axis=0) 其中,df是一个DataFrame对象,func是一个自定义的函数,axis参数指定了apply函...
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针。 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把...
我们当然也可以对某一列进行广播,但是dataframe四则运算的广播机制默认对行生效,如果要对列使用的话,我们需要使用算术运算方法,并且指定希望匹配的轴。 函数与映射 pandas的另外一个优点是兼容了numpy当中的一些运算方法和函数,使得我们也可以将一些numpy当中的函数运用在DataFrame上,这样就大大拓展了使用方法以及运算方法...
首先，理解apply()方法的使用场景。它主要针对Pandas Series或DataFrame中的每个元素或行/列执行函数操作，特别适用于数据清理、聚合、转换等任务。接下来，本文将展示如何在DataFrame中应用apply()方法实现不同功能。我们将分为几个步骤进行阐述：理解apply()方法apply()方法的通用语法是data.apply(function_...
pandas apply: 传入def定义的常规具名函数,传入匿名函数 DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds func 代表的是传入的函数或lambda表达式; axis 参数可提供的有两个,该参数默认为0/列0或者 index ,表示函数处理的是每一列;1或 columns ,表示处理的是每一行;...
apply中有一个参数是reduce,文档如下。它的作用就是,当DataFrame为空的时候,使用reduce来确定返回的类型。 1. None 默认,让pandas直接去猜 2. True,总是返回Series 3. False,总时返回DataFrame 注意:在0.23.0版本后,要需要让result_type='reduce'才能生效。(所以我说要看不同版本各自的文档) ...