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']+5returnrow# 应用函数到 DataFramedf=df.apply(mod...
上图和代码结合进行理解,Series对象有str.split方法,方法中第一个参数为分隔符,默认为空格。 Series对象的str.split方法的返回值数据类型为Series,Series中的每一个值的数据类型为list。 3.Series对象的apply方法 Series对象的apply方法是Series对象进行映射。 Series对象的map方法也是Series对象进行映射。 下图对比两种方...
'data','frame'],'B':['pandasdataframe.com','analysis','pandas'],'C':[1,2,3]})# 定义一个函数,将字符串转换为大写defto_upper(x):returnx.upper()# 对列'A'和'B'应用函数df[['A','B']]=df[['A','B']].applymap(to_upper)print(df)...
raw : boolean, default False|If False, convert each row or column into a Series. If raw=True the passed function will receive ndarray objects instead. reduce : boolean or None, default None|Try to apply reduction procedures. args : tuple|函数的参数 应用 查看序列中元素的类型 In[1]:import ...
import pandas as pd # 定义一个函数,该函数将在每一行中应用 def my_function(row): return pd.Series([row['column1'] * 2, row['column2'] * 3]) # 创建一个DataFrame data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用apply函数将my_fu...
对照apply 函数的语法,不难理解。 2. DataFrame.apply() 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: 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...
你的代码中,你尝试使用apply函数来对 DataFrame 的每一行进行操作,并期望返回的结果不被转置。然而,当apply函数的结果是一个 Series 时,Pandas 会自动将结果转置。这是因为 Pandas 设计的初衷是让每一列代表一个变量,每一行代表一个观察值。 如果你希望避免这种转置,你可以在aid函数中直接返回一个 Pandas Series,...
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 ...
Series.apply() Series.apply(func,convert_dtype=True,args=(),**kwargs)func:functionPythonfunctionorNumPyufunctoapply.convert_dtype:bool,defaultTrueargs:tuplePositionalargumentspassedtofuncaftertheseriesvalue.**kwargs:Additionalkeywordargumentspassedtofunc.ReturnsSeriesorDataFrameIffuncreturnsaSeriesobjecttheresu...
s = pd.Series([31, 27, 11], index=['Beijing', 'Los Angeles', 'Berlin']) def square(x): return x ** 2 s.apply(square) Output: Beijing 961 Los Angeles 729 Berlin 121 dtype: int64 Example - Square the values by passing an anonymous function as an argument to apply(): ...