import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) squared = s.apply(lambda x: x**2) squared 0 11 42 93 16dtype: int64 对DataFrame 的每一列使用 apply df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) df AB 0 1 4 1 2 5 2 3 6 sums = df.apply...
Pandas 的很多对象都可以使用apply()来调用函数,如Dataframe、Series、分组对象、各种时间序列等。 apply() 函数是 Pandas里面所有函数中自由度最高的函数。 DataFrame.apply() DataFrame.apply(func:functionaxis:{0or‘index’,1or‘columns’},default0raw:bool,defaultFalseresult_type:{‘expand’,‘reduce’,‘...
pandas的apply函数是自动根据function遍历每一个数据,然后返回一个数据结构为Series的结果 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None,args=(), **kwds) 参数解释: 1.func:就是函数,不管是自定义的函数,还是匿名函数lambda 2.axis:0是类,1是行,默认axis=0 例子: importnumpy a...
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。
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) ...
146 -- 1:13 App Python pandas.DataFrame.round函数方法的使用 457 -- 1:29 App Python Pandas pandas.DataFrame.to_sql函数方法的使用 83 -- 1:22 App Python pandas.DataFrame.xs函数方法的使用 43 -- 1:03 App Python pandas.DataFrame.equals函数方法的使用 206 -- 1:15 App Python pandas.Da...
参考上篇:Pandas中的宝藏函数-map 基本语法: DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None, args=(),**kwargs) 1. 2. 参数: func :function 应用到每行或每列的函数。 axis :{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 函数应用所沿着的轴。
Pandas DataFrame - apply() function: The apply() function is used to apply a function along an axis of the DataFrame.
在pandas中,apply函数是一个非常有用的函数,它可以用于对DataFrame中的行或列进行自定义函数的应用。apply函数的返回值通常是一个Series或DataFrame对象,取决于应用的函数。 具体来说,apply函数可以按行或按列对DataFrame中的数据进行迭代,并将每个元素传递给自定义的函数进行处理。这个自定义函数可以是一个lambda函数、...
使用.apply()和Range函数在Pandas Dataframe中创建索引级列表 DataFrame中apply函数的输出 哪个pandas DataFrame行使用apply function发出警告? 如何在Pandas dataframe中使用apply返回多列 Pandas - Apply()使用lambda 在pandas dataframe上使用apply(),并将其他dataframe列作为输入 使用apply方法修改DataFrame 用apply来分割...