5.2 使用apply和lambda函数 有时候,为了快速实现简单的功能,可以在apply函数中直接使用lambda函数。 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:...
在我们进入map、apply之前 我们先要掌握lambda的用法 lambda函数可以赋值给一个变量,通过这个变量间接调用该lambda函数计算一个数据的公式计算,例如 sqr=lambda x:x**2 执行sqr(10) 输出结果为100 如果我们想要使用两个或两个以上的变量我们可以在lambda 后面跟随x,y...n 例如:add = lambda x, y: x+y 这时...
您沿轴=1 的行使用带有 lambda 的应用函数。一般语法是: df.apply(lambda x: func(x['col1'],x['col2']),axis=1) 您应该能够使用 apply/lambda 创建几乎任何逻辑,因为您只需要担心自定义函数。 过滤数据框 Pandas 使过滤和子集数据帧变得非常容易。您可以使用普通运算符和&,|,~运算符过滤和子集数据帧。
lambda:输入是传入到参数列表x的值,输出是根据表达式(expression)计算得到的值。 比如:lambda x, y: xy #函数输入是x和y,输出是它们的积xy lambda x :x[-2:] #x是字符串时,输出字符串的后两位 lambda x :func #输入 x,通过函数计算后返回结果 lambda x:'%.2f' % x # 对结果保留两位小数 apply 当...
这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data.gender.apply(lambda x:'女性'ifx is'F'else'男性') 可以看到这里实现了跟map()一样的功能。 ● 多列数据 apply()最特别的地方在于其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...
importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 使用lambda函数和额外参数df['A']=df['A'].apply(lambdax,factor:x*factor,args=(10,))print(df) Python Copy Output: 6. 复杂的函数应用 在实际的数据处理中,我们可能需要应用更复杂的函数,这些函数可能涉及多个参...
关于“pandas使用 lambda apply 如何当前获取列名和索引号?” 的推荐: 在pandas列中找到变量的索引号 你可以用argmax (df['Value'] > 45).argmax() # 4(df['Value'] > 22).argmax() # 2(df['Value'] > 60).argmax() # 6 这假设'Value'已排序,但它可以工作,因为比较的结果是布尔数组,所以它...
如果使用lambda+apply组合的话,代码如下: import pandas as pd t1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1') t2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet2') new_df = t1.merge(t2, how='left', on='手机号码') new_df['资费对比结果'] = new_df.apply(lambda x: 1 if...
示例代码 2:使用 lambda 函数 importpandasaspd# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':['pandasdataframe.com'for_inrange(5)]})# 使用 lambda 函数直接在 apply 中定义函数df['A']=df['A'].apply(lambdax:x*10)print(df) ...
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,...