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：...
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...
data.apply(intro, axis=1) 3)输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况,在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series,这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组。 比如下面我们利用apply()来提取name列中的首字母和剩余部分字母: data.apply(lambda...
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!
df.apply(lambda x:func(x,args**),axis=0) df.groupby([column1]).apply(lambda x:func(x,args**)) 三、理解apply核心在于明确两个环节:调度函数和作用对象。 调度函数就是apply接收的参数,既可以是Python内置的函数,也支持自定义函数,或者匿名函数lambda。只要符合指定的作用对象(即是标量scalar,还是一行或...
基于此,用apply简单调用即可,其中axis=1设置apply的作用方向为按列方向,即对每行进行处理。其中每行都相当于一个带有age和sex等信息的Series,通过cat_person函数进行提取判断,即实现了人群的划分: 3. 应用到DataFrame groupby后的每个分组DataFrame 实际上,个人一直觉得这是一个非常有效的用法,相较于原生的groupby,通...
在日常的数据处理中,经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作,对应这些操作,Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。 一,apply apply是指沿着DataFrame的轴(axis)调用一个函数: DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs) ...
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。 0 or index : 在每一列上应用函数。
Pandas apply()数据处理,apply() 函数的自由度较高,可以直接对 Series 或者 DataFrame 中元素进行逐元素遍历操作,方便且高效。 DataFrame.apply( func , axis = 0 , raw = False , result_type = None , args = () , ** kwargs ) 沿DataFrame 的轴应用函数。
1. apply函数基础 在pandas中,apply函数可以被用于DataFrame的行或列,也可以被用于Series。这个函数的基本形式是apply(func, axis=0, args=(), **kwds),其中func是应用到每个元素上的函数,axis指定函数应用的轴向,args和**kwds允许向func传递额外的参数和关键字参数。