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...
importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]})print("Original DataFrame:")print(df)# 应用函数到每一行result = df.apply(sum, axis=1)print("\nSum of each row:")print(result) 3)使用自定义函数 有一个 DataFrame,我们想定义一个函数,根据每一行...
df.rolling(window=2, min_periods=1, method="table").apply(lambda x: x, raw=True, engine='numba'), which returns an error. ValueError: cannot broadcast source array for assignment Contributor topper-123 commented May 19, 2023 I am not familiar with the restrictions on when numba works w...
用处:沿指定轴应用函数。 语法规范: DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds) func:应用的函数。 axis:0表示按列应用,1表示按行应用。 raw:是否传递原始值而不是系列。 result_type:返回值类型('expand', 'reduce', 'broadcast')。 args:传递给函数的位置参数。
combined.groupby('variable').rolling(12).apply(lambda x: func(x, combined.loc[x.index]['value_ref']), raw=False).drop('value_ref', axis=1) 此示例产生以下结果(NaN由于您的示例数据中存在差距): value variable date item1 2014-01-31 NaN 2014-02-28 NaN 2014-03-31 NaN 2014-04-30 ...
# 设置窗口大小为 3 window_size = 3 df['rolling_diff'] = df['value'].rolling(window=window_size).apply(lambda x: x[-1] - x[0], raw=True) print(df) 输出: 代码语言:txt 复制 value rolling_diff 0 10 NaN 1 15 NaN 2 7 -8 3 12 -2 4 9 -3 在这个例子中,我们使用了 rolling...
.apply() df 对df中的每一行(列)执行操作 func 传入一个Series, 返回一个Series axis=0 0或'index': 传入的是列 1或'columns': 传入的是行 broadcast=False 是否广播, 对于聚合函数, 返回和传播值相同大小的对象 raw=False True: 传入函数的将是ndarray而不是Series(性能更好) reduce=None True: 返回Ser...
注意事项：我是dask的忠实粉丝。但是dask性能的第一条规则是don't use dask。如果它足够小，可以轻松地...
# 需要导入模块: from dask import dataframe [as 别名]# 或者: from dask.dataframe importfrom_pandas[as 别名]def_dask_apply(self, func, *args, **kwds):try:# check that the dask rolling apply matches the pandas applywithsuppress_stdout_stderr(): ...
注意:在上面的示例中,我们使用了 rolling 方法和一个自定义的 apply 函数来计算加权移动平均。由于 rolling 方法默认返回的是一个与原始序列对齐的窗口对象,我们在 apply 函数中使用了 x[-window_size:] 来获取当前窗口内的值,并使用 weights[::-1] 来确保权重与值的顺序相匹配(因为Pandas默认是从右到左滚动窗...