示例代码 2: 使用 apply 返回多列 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':['pandasdataframe.com'for_inrange(5)]})# 定义一个函数,返回多个新的列值defmultiple_columns(row):returnpd.Series([row['A']*2,row['A']*3],index=['double','triple'])# 应用...
在apply函数中,设置参数result_type='expand',以展开返回的Series为多列。 将返回的DataFrame赋值给新的列名。 示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 定义一个函数,该函数将在每一行中应用 def my_function(row): return pd.Series([row['column1'] * 2, row['column2'] * 3]) # ...
方法一:使用zip打包返回结果来处理 df_tmp["fomat1-1"],df_tmp["format2-2"]=zip(*df_tmp.apply(formatrow,axis=1))df_tmp acntfomat1format2fomat1-1format2-2 data1100data1100100data1data1100100data1 data2200data2200200data2data2200200data2 ...
我已经运行了超过 120,000 行,根据 %timeit,每列大约需要 2.97 秒 * 3 = ~9 秒。 无论如何我可以让它更快吗?例如,我可以不从 apply 一次返回一列并运行它 3 次,而是一次返回所有三列以插入回原始数据帧吗? 我发现的其他问题都想 取多个值并返回一个值。我想 取一个值并返回多个列。 原文由 PaulMest...
在使用pandas的apply函数时,如果返回多列数据并尝试将其赋值给DataFrame,可能会遇到ValueError。这个错误通常发生在尝试将长度不相等的列赋值给DataFrame时。为了解决这个问题,我们需要确保apply函数返回的列数与目标DataFrame的列数相匹配,并且每个列的长度相同。首先,我们需要了解apply函数的用法。pandas的apply函数可以应用于...
使用result_type参数,使得apply返回多列。 result_type参数可以取'reduce','expand','broadcast'以及None,默认是None。result_type参数是在每次处理返回的对象是可迭代时才生效,如果只有一个元素则返回Series,result_type参数便不生效。对于groupby数据使用apply时不生效,此时会把result_type认为是apply要应用的函数的参数...
在Pandas中，apply函数的使用灵活多样，其中result_type参数的设定决定了apply返回的结果形式。result_type有四种可能的值：'reduce'、'expand'、'broadcast'以及None。默认情况下，此参数为None。当处理的结果为可迭代对象时，result_type参数才起效。若结果只包含一个元素，则返回结果为Series，此时result_...
python3 修改版 df_test['size'].apply(sizes) 返回的内容 zip(*a) 将a 当做list 解 ('A1', 'B1') ('A2',...
Pandas Apply函数返回两个新列 Pandas是一种Python数据处理库,它提供了各种功能和工具,用于有效地处理和分析大型数据集。其中的apply()函数是Pandas中的一种高级函数,它允许用户对数据进行自定义的操作。 apply()函数的作用是将用户定义的函数应用到Pandas数据结构(如DataFrame或Series)的一行或一列上,并返回结果。在...