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。
import pandas as pd # 定义一个函数,该函数将在每一行中应用 def my_function(row): return pd.Series([row['column1'] * 2, row['column2'] * 3]) # 创建一个DataFrame data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用apply函数将my_fu...
dataframe,是一个二维结构,除了拥有index和value之外,还拥有column。 联系: dataframe由多个series组成,无论是行还是列,单独拆分出来都是一个series。 3.使用案例 3.1 DataFrame使用apply 官方使用案例 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A', 'B']) df...
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...
DataFrame['columnName'].apply(function) 直接在apply中运用函数,可以使用python内置函数也可以使用自定义函数,如data.loc[:,'A'].apply(str),将A列所有数据转为字符串;data.loc[:,'A'].apply(float),将A列所有数据转为浮点型等等; 所有示例使用以下数据集: ...
2. DataFrame.apply() DataFrame.apply()函数则会遍历每一个元素,对元素运行指定的 function。比如下面的示例: import pandas as pd import numpy as np matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ] df = pd.DataFrame(matrix, columns=list('xyz'), index=list('abc')) df.apply(np.square) ...
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) reduce : boolorNone,defaultNoneTrytoapply reduction procedures.Ifthe DataFrameisempty, ...
定义:第一个参数是 DataFrame的行或者列,第二个参数是可以 使用:这个函数不带任何括号地传递给apply()方法 其他参数 args=(2,) split-apply-combine”(拆分-应用-合并)很好地描述了分组运算的整个过程 pandas apply: 传入def定义的常规具名函数,传入匿名函数 ...
我正试图使用.apply创建一个dataframe,其中包含以下函数的串联结果,该函数只需提取选项数据并将其放入表格中 import pandas as pd import yfinance as yf def get_opt_data(ticker, expiration): try: data = yf.Ticker(ticker) calls = data.option_chain(expiration).calls ...
Pandas对DataFrame单列多列进⾏运算 （map,apply,transform,agg）1.单列运算 在Pandas中，DataFrame的⼀列就是⼀个Series, 可以通过map来对⼀列进⾏操作：df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使⽤另外的函数来代替lambda函数，例如：define square...