DataFrame.apply(self,func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds)func代表的是传入的函数或lambda表达式;axis参数可提供的有两个,该参数默认为0/列0或者index,表示函数处理的是每一列;1或columns,表示处理的是每一行;raw;bool类型,默认为False;False,表示把每一行或列作为Series传入函数中;True...
并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中(当调用DataFrame.apply()时,apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据而不是Series.apply()那样每次处理单个值),注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis=1:
代码中使用了apply和lambda的组合,传入的参数x为整个data数据,在函数中引入的参数则是x[‘平均气温’],x[‘平均相对湿度’],x[‘2M风速’],与自定义的函数get_CHB对应。最后需使用axis=1来指定是对列进行运算。 结果如图所示:
在笔记本顶部进行初始导入后,只需替换apply为progress_apply,一切都保持不变。 fromtqdmimporttqdm,tqdm_notebooktqdm_notebook().pandas()df.progress_apply(lambdax:custom_rating_function(x['Genre'],x['Rating']),axis=1) 你会得到进度条。 结论 apply和lambda功能使您可以在处理数据的同时处理许多复杂的事情。
AI代码助手复制代码 代码中使用了apply和lambda的组合,传入的参数x为整个data数据,在函数中引入的参数则是x[‘平均气温’],x[‘平均相对湿度’],x[‘2M风速’],与自定义的函数get_CHB对应。最后需使用axis=1来指定是对列进行运算。 结果如图所示:
df.apply(lambda x:func(x,args**),axis=0) df.groupby([column1]).apply(lambda x:func(x,args**)) 三、理解apply核心在于明确两个环节:调度函数和作用对象。 调度函数就是apply接收的参数,既可以是Python内置的函数,也支持自定义函数,或者匿名函数lambda。只要符合指定的作用对象(即是标量scalar,还是一行或...
== x) & (df['year'] == y)] e = pd.DataFrame(t.groupby(['msa',var]).mean()['enroll']) return e.loc[e.groupby(level=[0])['enroll'].idxmax()].reset_index()[var] df['main_city_wage'] = df.apply(lambda x: function1(x['msa'], x['year'], 'wage'), axis = 1) ...
在Pandas 中,apply函数可以用于 DataFrame 的行或列,通过设置axis参数来决定。axis=0表示函数应用于每一列,而axis=1表示函数应用于每一行。 示例代码 1:对两列使用 lambda 函数 importpandasaspd# 创建一个简单的 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':['pandasdataframe.com','pa...
其中，apply 接收一个 lambda 匿名函数，该匿名函数接收一个 dataframe 为参数（该 dataframe 中不含 pclass 列），并提取 survived 列和 age_num 列参与计算。最后得到每个舱位等级的一个统计指标结果，返回类型是一个 Series 对象。以上，可以梳理 apply 函数的执行流程：首先明确调用 apply 的数据结构类型，是 ...
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时,通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出DataFrame的apply()用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 DataFrame.apply(self,func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwargs) ...