#row['col1']、row['col1']为arg1, arg2,其中col1和col2为列名,作为Series的索引 data.apply(lambda row:func(row['col1'],row['col2']), axis = 1) 参数理解: python 中apply(func [,args [, kwargs ]]) 函数用于当函数参数已经存在于一个元组或字典中时,间接地调
示例2:使用lambda函数对多个列进行操作 importpandasaspd# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[10,20,30],'B':[20,30,40],'C':['pandasdataframe.com','example','test']})# 使用lambda函数将两列数值相加df['A+B']=df.apply(lambdarow:row['A']+row['B'],axis=1)print(df) Python Copy...
'.format(year,name,gender,count)data.apply(lambda row:generate_descriptive_statement(row['year'],row['name'],row['gender'],row['count']),axis=1) ● 结合tqdm给apply()过程添加进度条 我们知道apply()在运算时实际上仍然是一行一行遍历的方式,因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很...
apply函数在pandas中的作用 apply函数在pandas数据处理中扮演着重要角色。通过DataFrame的apply方法，我们可以轻松实现对多列或多行的批量操作。**通过apply方法可以对多列或多行进行批量操作，使用axis参数指定操作方向。**当axis设为1时，操作将针对列进行，而axis设为0时，则针对行进行。此外，apply函数常与lambda...
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1) 在lambda函数中,row表示每一行的数据,我们可以通过row['A']和row['B']来获取对应的值。 使用args参数:apply函数还提供了一个args参数,可以用来传递额外的参数。例如,假设我们有一个函数add,用来实现两个数相加的功能: 代码语言:txt...
apply函数也支持通过关键字参数传递额外的参数。 importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':range(10,15)})# 使用 apply 函数和关键字参数df['C']=df.apply(lambdarow:sum_columns(row['A'],row['B'],factor=3),axis=1)print(df) ...
日常对pandas DataFrame的处理,往往离不开对DataFrame中的行、列、组进行处理与计算,刚学会Python基础的朋友有可能还停留在傻傻写for loop 或写一堆公式来处理的阶段,掌握lambda、apply、map、groupby的用法可以大大提升写代码的效率,还可以让你的代码简短易懂哦。
df[['size_kb','size_mb','size_gb']] = df.apply(lambda x: sizes(x) , axis=1) 一个来自https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.apply.html的通用示例 df.apply(lambda x: pd.Series([1, 2], index=['foo', 'bar']), axis=1) ...
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...
data.apply(lambdarow:fun_all(row['name'],row['gender'],row['age']),axis=1) 0有个名字叫Jack的人,性别为女性,年龄为25。 1有个名字叫Alice的人,性别为男性,年龄为34。 2有个名字叫Lily的人,性别为女性,年龄为49。 3有个名字叫Mshis的人,性别为女性,年龄为42。