import pandas as pd # 如果x小于threshold就等于1,否则等于0 def juege_threshold(x,threshold): return 1 if x<=threshold else 0 data_dict={"values":[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19]} data_df=pd.DataFrame(data_dict) print(data_df) data_df["values_7"]=data_df["values"].apply(juege_...
df["duplicated"]=df.groupby("name").cumcount()+1##bug df.apply(lambda row: df["name"].astype(str).str.slice(start=0) if row["duplicated"] ==0 else df["name"],axis=1 )df.apply(lambdarow: row["name"][0,-1].str.slice(start=0)ifrow["duplicated"] ==0elserow["name"],axis...
DataFrame.agg(self, func, axis=0, *args, **kwargs) 案例: 案例 异同点 apply() 与transform() agg()的异同点: 同: pandas.core.groupby.GroupBy pandas.DataFrame pandas.Series 类的对象都可以调用如上方法 异: 1.apply()里面可以跟自定义的函数,包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等,但是a...
apply(func[, axis, raw, result_type, args, ...]) 沿着DataFrame的轴应用函数。 applymap(func[, na_action]) (已弃用)按元素对Dataframe应用函数。 asfreq(freq[, method, how, normalize, ...]) 将时间序列转换为指定频率。 asof(where[, subset]) 返回where之前没有NaN的最后一行。 assign(**kwarg...
一个DataFrame 对象经过 groupby 分组后调用 apply 时,数据处理函数作用于 groupby 后的每个子 dataframe 上,即作用对象还是一个 DataFrame(行是每个分组对应的行;列字段少了 groupby 的相应列),实现从一个 DataFrame 转换到一个 Series 上。 以泰坦尼克号数据集为例,这里分别举几个小例子。原始数据集如下: ...
apply(func[, axis, raw, result_type, args, ...]) 沿着DataFrame的轴应用函数。 applymap(func[, na_action]) (已弃用)按元素对Dataframe应用函数。 asfreq(freq[, method, how, normalize, ...]) 将时间序列转换为指定频率。 asof(where[, subset]) 返回where之前没有NaN的最后一行。 assign(**kwarg...
二、groupby函数 1. 分组函数的基本内容: (a)根据某一列分组 grouped_single = df.groupby('School') 经过groupby后会生成一个groupby对象,该对象本身不会返回任何东西,只有当相应的方法被调用才会起作用 例如取出某一个组: grouped_single.get_group('S_1').head() ...
apply(func[, convert_dtype, args]) 对系列的值调用函数。argmax([axis, skipna]) 最大值的int位置。argmin([axis, skipna]) 返回系列中最小值的int位置。argsort([axis, kind, order]) 返回将对系列值进行排序的整数索引。asfreq(freq[, method, how, normalize, ...]) 将时间序列转换为指定的频率...
(1)groupBy:根据字段进行group by操作 groupBy方法有两种调用方式,可以传入String类型的字段名,也可传入Column类型的对象。 使用方法如下, jdbcDF .groupBy("c1" ) jdbcDF.groupBy( jdbcDF( "c1")) (2)cube和rollup:group by的扩展 功能类似于SQL中的group by cube/rollup,略。
DataFrame.transform(func, *args, **kwargs) Call function producing a like-indexed NDFrame DataFrame.groupby([by, axis, level, …]) 分组 DataFrame.rolling(window[, min_periods, …]) 滚动窗口 DataFrame.expanding([min_periods, freq, …]) ...