apply(lambda x : len(x['Title'].split(" ")),axis=1) #simple filter on new column new_df = df[df['num_words_title']>=4] 只要您不必创建很多列,这是一种非常好的方法。但是,我更喜欢这个: new_df = df[df.apply(lambda x : len(x['Title'].split(" "))>=4,axis=1)] 我在这里...
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:
(1)func:就是函数,不管是自定义的函数,还是匿名函数lambda (2)axis:0表示以列作为一组计算,结果按行排序→,1表示以行作为一组(每条记录)计算,结果按列排序↓,默认axis=0 二、apply的使用总共基本用于三处: (1)是你要对每条记录进行遍历用函数计算出一个值;此时,axis=1 (2)是你要对某一列进行操作;此时...
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['new'] = df.swifter.apply(lambda x : func(x['a'],x['b'],x['c'],x['d'],x['e']),axis=1) HBox(children=(HTML(value='Dask Apply'), FloatProgress(value=0.0, max=16.0), HTML(value=''))) CPU times: user329ms, sys:240ms,...
可以同时处理多列数据,譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话,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:...
apply(lambda x: np.sum(x), axis=1) a 5 b 7 c 9 dtype: int64 # 对每个值应用函数 df.applymap(lambda x: x * 2) # A B # a 2 8 # b 4 10 # c 6 12 # apply 将各列或各行作为 Series 传递 df.apply(type) # A <class 'pandas.core.series.Series'> # B <class 'pandas....
基于此，用 apply 简单调用即可，其中 axis=1 设置 apply 的作用方向为按列方向，即对每行进行处理。其中，每行都相当于一个带有 age 和 sex 等信息的 Series，通过 cat_person 函数进行提取判断，即实现了人群的划分：2.3 应用到 DataFrame groupby 后的每个分组 DataFrame 实际上，个人一直觉得这是一个非常...
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...
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,5),'B':range(10,50,10)})# 使用lambda函数将所有值加倍doubled_df=df.apply(lambdax:x*2)print(doubled_df) Python Copy Output: 6. 总结 本文详细介绍了pandas的apply函数及其在处理带有多个参数的情况下的使用方法。通过多个示...