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 # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 定义一个自定义函数,将每个元素加上10 def add_ten(x): return x + 10 # 使用apply函数将自定义函数应用于DataFrame的每个元素 result = df.apply(add_ten) print(resu...
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.DataFrame.diff函数方法的使用 71 -- 1:14 App Python pandas.Data...
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) reduce : boolorNone,defaultNoneTrytoapply reduction p...
回到主题, pandas 的apply()函数可以作用于Series或者整个DataFrame,功能也是自动遍历整个Series或者DataFrame, 对每一个元素运行指定的函数。 举一个例子,现在有这样一组数据,学生的考试成绩: Name Nationality Score 张汉400 李回450 王汉460 如果民族不是汉族,则总分在考试分数上再加 5 分,现在需要用 pandas 来做...
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: ...
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...
pandas之dataframe踩坑指南(一)---apply(func) importpandas as pd data= pd.read_csv(r"test数据.csv", engine="python", encoding="utf-8")defpprint(row): row["extra"]=1print(row)returnrow data= data.apply(lambdax: pprint(x), axis=1)print(data)...
同样的操作在dataframe也一样可以进行。 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...
dataframe,series是pandas下的两种数据结构, 1.series下使用apply方法:自动遍历整个 Series,按照相对应的函数进行运算。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a":[i for i in range(5)],"b":[i+1 for i in range(4,9)]}) df.head() ...