importpandasaspd# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':['pandasdataframe.com','example.com','test.com']})# 使用 lambda 函数修改列 'B',基于列 'A' 的值df['B']=df.apply(lambdarow:row['B']*2ifrow['A']>1elserow['B'],axis=1)print(df) Python C...
然后,apply()方法将series中的每一个数据点都应用到km_to_miles()函数上。 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...
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...
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。
is inferred from the return type of the applied function. Otherwise, it depends on the `result_type` argument. """ 通过函数介绍,我们知道了以下信息: apply会将自定义的func函数应用在dataframe的每列或者每行上面。 func接收的是每列或者每行转换成的一个Series对象,此对象的索引是行索引(对df每列操作...
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['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: ...
Use .apply with axis=1 to send every single row to a function You can also send an entire row at a time instead of just a single column. Use this if you need to use multiple columns to get a result. # Create a dataframe from a list of dictionaries rectangles = [...
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...
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 ...