Python program to apply a function to a single column in pandas DataFrame# Importing pandas package import pandas as pd # Creating a dictionary of student marks d = { "Jarvis":[69,74,77,72], "Peter":[65,96,65,86], "Harry":[87,97,85,51], "Sam":[66,68,85,94] } # Now we...
对DataFrame的每一列应用一个函数: df.apply(lambdax: some_function(x)) 对DataFrame的每一行应用一个函数: df.apply(lambdax: some_function(x), axis=1) 特点: apply可以返回标量值、Series或DataFrame,这取决于传入的函数。 apply不保证返回的对象与原始对象具有相同的索引结构。 apply的灵活性使其成为执行...
df.groupby([ ]).function( ) 分组进行function处理 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':[...
apply(lambda x: x['b'] > x['c'], axis=1)] 替换操作 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """Pandas replace operation http://goo.gl/DJphs""" df[2].replace(4, 17, inplace=True) df[1][df[1] == 4] = 19 map操作 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
Function01 array(data: 'Sequence[object] | AnyArrayLike', dtype: 'Dtype | None' = None, copy: 'bool' = True) -> 'ExtensionArray' Help on function array in module pandas.core.construction: array(data: 'Sequence[object] | AnyArrayLike', dtype: 'Dtype | None' = None, copy: 'bool'...
df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function() groupby方法根据grouping_columns的值进行分组。 接着,选中感兴趣的列(columns_to_show)。如果不包括这一项,那么会包括所有非groupby列。 最后,应用一个或多个函数。 在下面的例子中,我们根据Churn变量的值分组数据,显示每组的统计数据: columns_to_sh...
In [16]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 # 添加新列 def get_nianyueri(x): year,month,day = x["ymd"].split("-") return f"{year}年{month}月{day}日" df["中文日期"] = df.apply(get_nianyueri, axis=1) In [17]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 df[...
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[...
i, j = np.where((s3[:, None] in l3) & (s2[:, None] == l2) & (s1[:, None] == l1)) result = pd.DataFrame( np.column_stack([sample.values[i], look_up.values[j]]), columns=sample.columns.append(look_up.columns)
function:将函数作用于每一个元素,返回对应的值;可以使用lambda:x 函数 na_action:None不考虑Nan值,ignore:不管是否与为Nan,直接计算 3、数据替换 data.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None) to_replace:可以是字符串、数值、列表、正则表...