1.映射函数apply() 类似与Python中的map函数,将值通过函数映射成为另一个值。 def apply( self, func: AggFuncType, axis: Axis = 0, raw: bool = False, result_type: Literal["expand", "reduce", "broadcast"] | None = None, args=(), by_row: Literal[False, "compat"] = "compat", engine...
使用apply() 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建示例数据框 df = pd.DataFrame({ 'price': [90, 110, 150, 80], 'status': [''] * 4 }) # 定义一个函数来设置状态 def set_status(row): if row['price'] > 100: return 'expensive' else: return 'cheap' # 使用 apply() df...
apply对于DataFrame的应用是非常有用的一个公式,当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时,用来间接的调用这个函数,并肩元组或者字典中的参数按照顺序传递给参数,例如一个公式 def func(x): apply(func, axis=1), 用axis=0代表对列columns进func的操作,axis=1代表操作对行row 公式用法: 假如我们用apply(...
当apply设置了axis=1对行进行操作时,会默认将每一行数据以Series的形式(Series的索引为列名)传入指定函数,返回相应的结果。 总结一下对DataFrame的apply操作: 当axis=0时,对每列columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。 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...
当apply设置了axis=1对行进行操作时,会默认将每一行数据以Series的形式(Series的索引为列名)传入指定函数,返回相应的结果。 总结一下对DataFrame的apply操作: 当axis=0时,对每列columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。 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...
data.apply(lambda row:(row['name'][0],row['name'][1:]),axis=1) 可以看到,这里返回的是单列结果,每个元素是返回值组成的元组,这时若想直接得到各列分开的结果,需要用到zip(*zipped)来解开元组序列,从而得到分离的多列返回值: 代码语言:javascript ...
本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。 二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作,数据列的长度没有发生改变,因此本章节中不涉及groupby()。
apply函数不仅可以应用于Series,也可以应用于DataFrame的行或列。当处理DataFrame的行时,axis参数应设为1。 示例代码5:处理DataFrame的行 importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 定义函数defsum_row(row):returnrow['A']+row['B']# 应用函数df['Sum']=df....
这几乎有效: df.groupby("query").apply( lambda x: x.groupby("variant").apply( lambda x: x.sort_values("duration").head(1) , include_groups=False).sort_values("duration") , include_groups=False) 但我想删除标记的行号列。我也想知道是否有更好的方法来获得这个结果。pandas...
row['gender'], row['count']), axis= 1) ● 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:...