importpandasaspd# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':[10*xforxinrange(1,6)],'C':['pandasdataframe.com'for_inrange(5)]})# 定义一个函数,操作多列defmodify_columns(row):row['A']=row['A']*100row['B']=row['B']+5
20,30],'C':['pandasdataframe.com','modify','columns']})# 定义一个函数,如果数值大于10,加10defadd_ten(x):returnx+10ifx>10elsex# 对'A'和'B'列应用条件函数df[['A','B']]=df[['A','B']].applymap(add_ten)print(df)
The following syntax shows to apply a function to multiple columns of DataFrame: df[['column1','column1']].apply(anyFun); Where,column1andcolumn2are the column names on which we have to apply the function, and "function" has some operations that will be performed on the columns. ...
return pd.DataFrame(array([[1,2]]), columns=['x1', 'x2']) df['size'].astype(int).apply(gimmeMultiple) df['size'].astype(int).apply(gimmeMultipleDf) 返回一个数据帧肯定有它的好处,但有时不是必需的。您可以查看apply()返回的内容,并对函数进行一些操作;) 2014-05-11 19:11:22 您可以...
2. axis: 默认是0 0 or ‘index’:函数按列处理(apply function to each column) 1 or ‘columns’:函数按行处理( apply function to each row) # 只处理指定行、列,可以用行或者列的 name 属性进行限定df5=df.apply(lambdad:np.square(d)ifd.name=="a"elsed,axis=1)print("-"*30,"\n",df5)...
Whenever we want to perform some operation on the entire DataFrame, we either use apply method. It is used on the grouped objects in pandas DataFrame. The apply() method Theapply()method passes the columns of each group in the form of a DataFrame inside the function which is describ...
axis是apply中的参数,axis=1表示将函数用在行,axis=1则是列。 这里的lambda可以用(df_duplicates.bottomSalary + df_duplicates.topSalary)/2替代。 到此,数据清洗的部分完成。切选出我们想要的内容进行后续分析(大家可以选择更多数据)。 先对数据进行几个描述统计。 value_counts是计数,统计所有非零元素的个数,...
根据Businessbroadway 的一项分析,数据专业人员将会花高达 60% 的时间用于收集、清理和可视化数据。 资料来源:Businessbroadway 清理和可视化数据的一个关键方面是如何处理丢失的数据。Pandas 以 fillna 方法的形式提供了一些基本功能。虽然 fillna 在最简单的情况下工作得很好,但只要数据中的组或数据顺序变得相关,它就会出...
2 James, William Pandas 22000 James William 3 Addem, Smith Hadoop 25000 Addem Smith 6. Use apply() Function Split Column into Two Columns In Pandas In Pandas, theapply()function is used to execute a function that can be used to split one column value into multiple columns. For that, ...
# Using lambda function df['new_col'] = df.apply(lambda row : row[0]+row[1]+row[2], axis=1) print("Use the apply() function to every row:\n", df) Yields the same output as above. Apply Lambda Function to Update Each Row (all columns) ...