1. Apply Custom Function Element-wise with applymap() Write a Pandas program that apply a custom function element-wise using applymap() function. Click me to see the sample solution 2. Apply Custom Function to Each Row Using apply() ...
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':range(10,15)})# 定义一个简单的函数defadd_custom_values(x,add_value):returnx+add_value# 使用 apply 函数df['A']=df['A'].apply(add_custom_values,args=(5,))print(df) Python Copy Output: 2. 使用 lambda...
df['C'] = df['A'].apply(custom_function) print(df) 在这个例子中,我们创建了一个名为custom_function的自定义函数,它接受一个参数x并返回x * 2。然后,我们使用apply()函数将这个自定义函数应用到DataFrame的'A'列上,并将结果存储在新的'C'列中。
df['C'] = df['A'].apply(custom_function) print(df) 4. 多列操作 如果需要对多列进行操作,可以使用apply和axis=1来按行操作,并可以访问多列的值。 data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [10, 20, 30] } df = pd.DataFrame(data) ...
Use the apply() function when you want to update every row in the Pandas DataFrame by calling a custom function. In order to apply a function to every
print(df)# 定义一个计算平方的函数defsquare(x):returnx **2# 应用函数到每一列result = df.apply(square) print("\nDataFrame after applying square function to each column:") print(result) 2)应用函数到每一行 计算每一行的和。 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1...
使用apply方法应用自定义函数:可以使用apply方法对DataFrame的某一列应用自定义函数,根据函数的逻辑进行列值的更改。例如,df['column_name'] = df['column_name'].apply(custom_function),其中'column_name'是待更改的列名,custom_function是一个自定义的函数,可以根据需求在函数中编写逻辑来更改列值。
def custom_function(x): return x['values'].sum() / len(x) result = df.groupby('category').apply(custom_function) result categoryA 20.0B 30.0dtype: float64 在上面的例子中,我们首先按 category 列进行分组,然后对每个组应用 custom_function,该函数计算每个组的平均值。 除了groupby,apply 也经常...
def custom_function(values, column_name): if column_name == 'A': return values * 2 else: return values + 10 df_custom = df.apply(lambda x: custom_function(x.values, x.name), axis=0, raw=True) print(df_custom) 输出: A B 0 2 14 1 4 15 2 6 16 总结 Pandas的apply函数是...
Dataframe.apply(customFunction, axis=0) Dataframe.transform(customFunction, axis=0)参数对应于 custom...