import numpy as np # 定义一个带有多个输入的 lambda 函数 func = lambda row, a, b: row + a * b # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 定义额外的参数 a = 2 b = 3 # 使用 apply_along_axis 应用函数到每一行 result
df['D'] = df['A'].apply(lambda x: 'Even' if x % 2 == 0 else 'Odd') print(df) Output: A D 0 1 Odd 1 2 Even 2 3 Odd 使用lambda函数来检查' a '中的每个元素是偶数还是奇数,并将结果分配给' D '列。 向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化,...
array([[[0+0,0+1], [1+2,1+3], [2+4,2+5]], [[3+0,3+1], [4+2,4+3], [5+4,5+5]]])左边是a，右边是b，这样相加就得到了最后的结果 Pandas中的广播 Pandas的操作也与Numpy类似，但是这里我们特别说明3个函数，Apply、Applymap和Aggregate，这三个函数经常用于按用户希...
import numpy as np # create a 2D array arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # apply the summation lambda function along the rows (axis=1) result = np.apply_along_axis(lambda arr:np.sum(arr), axis=1, arr=arr) print(result) Run Code Output [ 6 15...
np.apply_along_axis(lambda x:x[np.logical_and(x!=x.max,x!=x.min)].mean(),axis=1,arr=c) 14.6.2 np.linspace 函数说明:用来将指定区间内的值平均分成多少份 #将0-10分成12份,生成一个数组np.linspace(0,10,12) 14.6.3 np.unique 函数说明:...
array1=np.array([1,2,3,4,5])array2=np.array([6,7,8,9,10])result=array1+array2print(result)Output:[79111315] NumPy可以一次对整个数组执行操作,并且更有效地处理底层细节。 效率比较 比较一下使用NumPy和Python中传统的基于循环的方法执行元素加法所花费的时间。我们将使用timeit模块来度量这两个方法...
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) for col in np.apply_along_axis(lambda x: x, 0, arr): print(col) 输出结果也是: [1 4 7] [2 5 8] [3 6 9] 二、对行和列整体遍历 1、对行遍历 import numpy as np ...
["close","open"]]# 4. locdf.loc[0:10,['close','open']]# 取0-10行索引,列字段"close","open"# 5. ilocdf.iloc[3]# 取第三行数据df.iloc[3,3]# 取第三行,第三列那个值df.iloc[0:3,4:6]# 取0,1,2行 和 4,5列# 6.DataFrame常用方法df1.applymap(lambda x: x+1)# 将每个...
apply() apply() 允许用户传递函数,并将其应用于 Pandas 序列中的每个值。 # max minus mix lambda fnfn = lambda x: x.max() - x.min()# Apply this on dframe that we've just created abovedframe.apply(fn) isin() lsin () 用于过滤数据帧。Isin ...
array([1,19,11,13,3])# Apply conditiononextract directly np.extract(((array<3) | (array>15)),array) array([0,1,19,16,18,2]) where Where 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素。比如,它会返回满足特定条件的数值的索引位置。Where 与 SQL 中使用的 where condition 类似,如以下示例所示: ...