元素应用函数 apply()函数 介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数..., index表述行标 print(df) t1 = df.apply(f) #df.apply(function, axis=0),默认axis=0,表示将一列数据作为Series的数据结构传入给定的...,就是每一行或每一列返回一个值; 返回大小相同的DataFrame:如下面自定的lambd...
df.apply(func) apply(lambda func),importpandasaspdimportnumpyasnpdefmain():df=pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1,2))#df_apply=df.apply(calc_row,axis=1)#TypeError:calc_row()missing1requiredposit
While循环中read命令从标准输入中读取一行，并将内容保存到变量line中。在这里，-r选项保证读入的内容是...
c = df['A'].apply(lambda x: 111 if x<2 else 0) print(c) 0 111 1 0 Name: A, dtype: int64 【疑问:lambda函数不能作用于整个表?】 def 自定义函数 def function(x): return np.square(x) # 求平方 df = pd.DataFrame([[1,2], [3,5]], columns=list('AB')) df1 = df.apply(l...
df['value1'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1) print(df) df['vaule2'] = df['a'] + df['c'] print(df) 输出结果如下: a b c 0 -1.745471 foo 0.723341 1 -0.378998 bar 0.229188 2 -1.468866 foo 0.788046 ...
select = df.applymap(lambda x: "3" in x) # 字符串内识别 select = df.apply(lambda row: row.str.contains("3,frompandasimportDataFramedf=DataFrame([[11,13,12],[20,22,23]])df=df.astype(str)select=df.applymap(lambdax:"3"inx)#字符串内识别select=df.apply(lamb
>>> df Even Odd021143265l ·Apply function>>> df.apply(lambda x: x*2) Even Odd04218621210 数据对齐 在这一部分,你将学习如何对具有不同索引的两个Series进行加、减和除。 下面是代码中的s和s3在这一部分用作Series的示例。 >>> sa6b-5c7d4>>> s3a7c-2d3l ·Internal Data Alignment>>> s +...
d = grouped.apply(lambda x:x.describe) #用apply函数 print(d) insert insert函数可以在指定位置插入一列数据。 import numpy as np import pandas as pd data = {'A':[12,13,14,15],'B':[22,23,24,25]} df = pd.DataFrame(data)
我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。下面代码中,lambda函数将两列数据传递给apply_tariff: >>>@timeit(repeat=3, number=100) ...defapply_tariff_withapply(df): ...
importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.ones([6,4],dtype=int),columns=pd.MultiIndex.from_product([['A','B'], [1,2]]) ) (df.groupby(level=0,axis=1) .apply(lambdadf:2*df.xs(df.name,axis=1) ) ) gregsifrchanged the titleException: cannot handle a non-unique multi-inde...