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。
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...
import pandas as pd Use .apply to send a column of every row to a function You can use .apply to send a single column to a function. This is useful when cleaning up data - converting formats, altering values etc. # What's our data look like? df = pd.read_csv(...
Objects passed to the function are Series objects whose index is either the DataFrame's index (``axis=0``) or the DataFrame's columns(``axis=1``). 传递给函数的对象是Series对象,其索引是DataFrame的索引(axis=0)或DataFrame的列(axis=1)。 By default (``result_type=None``), the final ret...
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) ...
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) ...
这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个值,最后返回一个Series: 下图展示了把DataFrame的各列转换成一个数,最后返回成一个Series: 举个栗子: importnumpy as npimportpandas as pd ...
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 ...