axis=1)print("-"*30,"\n",df5)# 仅对行"a"进行操作df6=df.apply(lambdad:np.square(d)ifd.namein["x","y"]elsed)print("-"*30,"\n",df6)# 对列x、y进行操作 in [,]# df5 axis=1(处理行“a“数据,平方)|| df6 axis=0 (处理列"x"\"y"数据,平方...
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(self,func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds)func代表的是传入的函数或lambda表达式;axis参数可提供的有两个,该参数默认为0/列0或者index,表示函数处理的是每一列;1或columns,表示处理的是每一行;raw;bool类型,默认为False;False,表示把每一行或列作为Series传入函数中;True...
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。 示例代码1:基本的apply使用 importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,5),'B':range(10,50,10...
Series.apply(func,convert_dtype=True,args=(),**kwargs) 参数axis:axis=0或axis=‘index’,表示对每一列都应用函数;axis=1或axis=‘column’,表示对每一行都应用函数 举个例子,有如下的数据集: df = pd.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A','B']) ...
data[['Air_quality','temperature']].apply(np.sum) data[['Air_quality','temperature']].apply(np.mean) 如下是axis=0实现过程,通过图解的方式来探索一下。 注:当沿着轴0(axis=0)进行操作时,会将各列(columns)默认以Series的形式作为参数,传入到你指定的操作函数中,操作后合并并返回相应的结果。
一、理解axis参数 1、axis=0或axis=index 如果是单行操作,就是指某一行 如果是聚合操作,指的是跨行cross rows 2、axis=1或axis=columns 如果是单列操作,就是指某一列 如果是聚合操作,指的是跨列cross columns 特别指出:按哪个axis,那个axis就要被遍历,而其他axis保持不动 ...
无论axis=0还是axis=1，其传入指定函数的默认形式均为Series，可以通过设置raw=True传入numpy数组。对每个Series执行结果后，会将结果整合在一起返回（若想有返回值，定义函数时需要return相应的值）。当然，DataFrame的apply和Series的apply一样，也能接收更复杂的函数，如传入参数等，实现原理是一样的，具体用法详见...
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1) 在lambda函数中,row表示每一行的数据,我们可以通过row['A']和row['B']来获取对应的值。 使用args参数:apply函数还提供了一个args参数,可以用来传递额外的参数。例如,假设我们有一个函数add,用来实现两个数相加的功能: 代码语言:txt...