i += 1 该循环方式是通过iterrows进行循环,ind和row分别代表了每一行的index和内容。测试例子大概需要0.07s,比起下标循环速度提升了321倍。 方法3:Apply循环(速度等级: ) df1['test'] = df['test'].apply(lambda x: x if x == 1 else 0) Apply是pandas的一个常用函数,通常的用法是内接一个lambda匿名...
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...
我认为你可以在dataframe上使用apply，并使用.name访问列的值：
data["BMI"] = data.apply(BMI,axis=1) 当apply设置了axis=1对行进行操作时,会默认将每一行数据以Series的形式(Series的索引为列名)传入指定函数,返回相应的结果。 总结一下对 DataFrame 的apply操作: 当axis=0时,对每列columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。 无论axis=0还是axis=1,其...
当axis=0时,对每列columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。无论axis=0还是axis=1,其传入指定函数的默认形式均为Series,可以通过设置raw=True传入numpy数组。对每个Series执行结果后,会将结果整合在一起返回(若想有返回值,定义函数时需要return相应的值)。当然,DataFrame的apply和Series的apply一样,...
return row[age_columns].mean() df['AverageAge'] = df.apply(calculate_average_age,axis=1) print(df) 在这个例子中,calculate_average_age 函数计算了每行中指定年龄列的平均值,并将结果存储在新的列 AverageAge 中。axis=1 参数指定函数应用于行而不是列。
我认为你可以在dataframe上使用apply，并使用.name访问列的值：
这个没有报错, 是因为并没有像上边直接去找整数索引等于1102的,而是用一个空的索引集合去取df的子集。如果想要获得某一行,更好的办法是用如下的 get_loc 方法: row = df.index.get_loc(1102) # df.index.get_loc 将标签索引转换为默认整数索引df[row:row+1]df.index.get_loc??
在Pandas索引上使用'apply'是指在DataFrame或Series的索引上应用一个函数或方法。'apply'函数可以用于对索引进行自定义操作,以实现对数据的处理和转换。 使用'apply'...
concat默认是在**axis=0(row)**上进行连接(类似于SQL中union all操作),axis=1(column)。 pd.concat([df1,df2])等同于 df1.append(df2) pd.concat([df1,df2],axis=1)等同于 pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how='outer') ...