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)# 仅对行"a"进行操作...
apply 在Series的值上调用函数。func既可以是Numpy的一元通用函数(ufunc),也可以是只用于单个值的python函数。 DataFrame对象的函数 apply 在DataFrame的行或列上应用函数 Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series objects whose index is either the DataFrame'...
经过查看引用,发现apply函数可以对dataframe和Series类型使用,此处我们查看dataframe的apply: defapply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds):""" Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series objects whose index is either ...
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 在给定轴方向应用函数 参数 func : function|要应用在行和列的函数 axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0|选择是行还是列 broadcast : boolean, default False|For aggregation functions, ...
```py In [61]: def mad(x): ...: return np.fabs(x - x.mean()).mean() ...: In [62]: s = pd.Series(range(10)) In [63]: s.rolling(window=4).apply(mad, raw=True) Out[63]: 0 NaN 1 NaN 2 NaN 3 1.0 4 1.0 5 1.0 6 1.0 7 1.0 8 1.0 9 1.0 dtype: float64 ``...
DataFrame.apply() 函数则会遍历每一个元素,对元素运行指定的 function。比如下面的示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ] df = pd.DataFrame(matrix, columns=list('xyz'), index=list('...
最后,apply()接受一个默认为 False 的参数raw,在应用函数之前将每行或每列转换为一个 Series。当设置为 True 时,传递的函数将收到一个 ndarray 对象,如果您不需要索引功能,则具有积极的性能影响。 聚合API 聚合API 允许以一种简洁的方式表达可能的多个聚合操作。这个 API 在 pandas 对象中是相似的,参见 groupby...
Example - Square the values by passing an anonymous function as an argument to apply(): Python-Pandas Code: import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([31, 27, 11], index=['Beijing', 'Los Angeles', 'Berlin']) def square(x): ...
axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Axis along which the function is applied: 0 or ‘index’: apply function to each column.对每一列进行操作 1 or ‘columns’: apply function to each row.对每一行进行操作,明明是columns但是却是对行操作。。。
python中apply函数的用法 pandas中apply函数 pandas的apply函数是自动根据function遍历每一个数据,然后返回一个数据结构为Series的结果 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None,args=(), **kwds) 参数解释: 1.func:就是函数,不管是自定义的函数,还是匿名函数lambda...