add_columns=lambda x:x['column1']+x['column2']# 应用 lambda 函数到 DataFrame 的新列'sum_column'中 df['sum_columns']=df.apply(add_columns,axis=1) 4.假设有一个包含学生考试成绩的DataFrame,其中每行代表一个学生,列名为'Name', 'Math Score','English Score, 'Science Score'和'Overall Score...
(4, 9): df.insert(loc=col_num, column=f'列{col_num-3}', value=None) # 如果A列【学号】<10,则E列【列1】填写:是;否则填写:否, df['列1'] = df['学号'].apply(lambda x: '是' if x < 10 else '否') # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=...
下面是一个示例代码,展示了如何使用apply()函数返回两个新列: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 定义一个函数,用于返回两个新列 def custom_function(row): new_column1 = ...
不同类别用【,】隔开 #第一步:先定义函数 def add_str(df): #df.values是一个列表。 #利用set排重列表。 add_set = set(df.values) #利用join转化成字符串。 add_str = ','.join(add_set) return add_str df_new = df.groupby(['区域'])['类别'].apply(add_str) print(df_new) 7.4 多...
apply方法:除了基本的向量化操作外,apply方法允许我们应用自定义函数到DataFrame的行或列上。这对于复杂的数据转换非常有用: defcustom_function(row):returnrow['column1'] + row['column2'] *2df['new_column'] = df.apply(custom_function, axis=1) ...
df.apply(function) 对对象整体调用function处理 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'名称':['甲','乙','丙','丁'],'语文':[56,34,67,89]}) df2 = pd.DataFrame({'名称':['甲','乙','丙','丁'],'数学':[98,97,89,35]}) pd.concat([df1,df2],axis=1)...
df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每列的唯值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name字段数据重复的数据信息 4.数据选取 常用的数据选取的10个用法: df[col] # 选择某一列 df[[col1,col2]] # 选择多列 s.iloc[...
2. DataFrame.query 使df的筛选变得可读性更高,比如df.loc[(df['a'] > df['b']) & (df['c...
To usegroupBy().applyInPandas(), you must define the following: A Python function that defines the computation for each group AStructTypeobject or a string that defines the schema of the outputDataFrame The column labels of the returnedpandas.DataFramemust either match the field names in the de...
# Applying the 'square' function to the 'A' column df['A_squared'] = df['A'].apply(square) print(df['A_squared']) Output: 0 1 1 4 2 9 使用.apply()将平方函数应用于整个'A'列。不需要显式循环。 3、条件操作 也将矢量化用于条件操作,比如基于列a中的条件创建一个新的列D: ...