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...
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 ...
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'...
df.apply(lambdax:x.max())df.apply(lambdax:x.sum()) 当然了,因为传过来的是一个series,我们也可以对series进行操作 defadd_one(x):returnx+1df.apply(add_one) pandas.DataFrame.applymap DataFrame.applymap(self, func) → 'DataFrame' Apply a function to a Dataframe elementwise. applymap函数是...
通过指定 `engine='numba'` 和 `engine_kwargs` 参数(`raw` 也必须设置为 `True`),可以使用 Numba 执行 apply 聚合。参见使用 Numba 提升性能以获取参数的一般用法和性能考虑。 Numba 将应用于可能的两个例程: 1. 如果 `func` 是标准 Python 函数,则引擎将[JIT](https://numba.pydata.org/numba-doc/...
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,...
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): ...
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...
df['NameLength']=df['Name'].apply(len) apply 函数接收带有参数的函数 根据pandas 帮助文档pandas.Series.apply — pandas 1.3.1 documentation,该函数可以接收位置参数或者关键字参数,语法如下: 代码语言:javascript 复制 Series.apply(func,convert_dtype=True,args=(),**kwargs) ...
# Define helper function def add_missing_years(grp): _ = grp.set_index('Year') _ = _.reindex(list(range(2005,2019))) del _['Country name'] return _ # Group by country name and extend df = df.groupby('Country name').apply(add_missing_years) df = df.reset_index() ...