DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds) 其中,各个参数的含义如下: func:要应用的函数。它可以是一个 Python 函数,也可以是一个字符串(例如'sum'、'mean'等)。 axis:应用函数的轴。如果axis=0(默认值),则函数将沿着列方向应用;如果axis=1,则函数将沿着行方向应用。 r...
对DataFrame 的每一行使用 apply row_sums = df.apply(sum, axis=1) row_sums 0 51 72 9dtype: int64 使用apply 来修改数据格式 假设我们有一个电话号码数据,我们想将它转换为一个统一的格式: df = pd.DataFrame({ 'phone': ['123-456-7890', '456.789.0123', '(789)012-3456'] }) df phon...
那么应用 apply 到一个 DataFrame 的每个 Series，自然存在一个问题是应用到行还是列的问题，所以一个 DataFrame 调用 apply 函数时需要指定一个 axis 参数，其中 axis=0 对应行方向的处理，即对每列应用 apply 接收函数；axis=1 对应列方向处理，即对每行应用接收函数。默认为 axis=0。这里仍然举两个小例子：...
(1)func:就是函数,不管是自定义的函数,还是匿名函数lambda (2)axis:0表示以列作为一组计算,结果按行排序→,1表示以行作为一组(每条记录)计算,结果按列排序↓,默认axis=0 二、apply的使用总共基本用于三处: (1)是你要对每条记录进行遍历用函数计算出一个值;此时,axis=1 (2)是你要对某一列进行操作;此时...
KEY1:apply 可以单列,可以多列 func:要应用的函数 axis:默认为0,表示沿着索引(操作列),如果为1,则沿着列(操作行) raw:布尔值,默认为False,...
参考上篇:Pandas中的宝藏函数-map 基本语法: DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None, args=(),**kwargs) 1. 2. 参数: func :function 应用到每行或每列的函数。 axis :{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 函数应用所沿着的轴。
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...
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时,通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出DataFrame的apply()用法: 代码语言:javascript 复制 DataFrame.apply(self,func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwargs) ...
apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds): func: 应用于每一列或每一行的函数,这个函数可以是Python内置函数、Pandas或其他库中的函数、自定义函数、匿名函数。 axis: 设置批处理函数按列还是按行应用,0或index表示按列应用函数,1或columns表示按行应用函数,默认值为0。
pandas之apply映射和agg聚合 axis:指定行还是列 applymap和apply区别 agg多维度聚合 #pandas #python #商业数据分析师 - 数分老师- python于20240312发布在抖音,已经收获了405个喜欢,来抖音,记录美好生活!