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' if x 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
这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数: data.gender.apply(lambda x:'女性' if x is 'F' else '男性') 可以看到这里实现了跟map()一样的功能。 输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据,我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。 譬如这里我们编写一个使用到多列...
apply/applymap/map/replace方法 apply() df.email.apply(funcname) df.email.apply(len) #使用自定义函数 lambda 内置函数都可以 [tips] ...Pandas高级:map、apply和applymap 使用Pandas进行数据处理时,常用的映射函数有三种:map(),apply()和applymap()。 map()函数是Python自带的,它只能用于一维数组。在...
applymap(lambda x: x*2) # lambda df.applymap(np.abs) # numpy 等其他库的函数 ufunc df.applymap(pd.Series.abs) # Pandas 自己的函数 案例 以下是 DataFrame 应用的案例: df = pd.DataFrame([[1, 2.12], [3.356, 4.567]]) df ''' 0 1 0 1.000 2.120 1 3.356 4.567 ''' df.applymap(...
map(lambda x: round(x)) data 可以看到当在map()函数中应用函数时,其使用方式和效果与Series.apply()函数完全一致。 2字典映射 与Python 内置的map()函数不同,Series.map()函数还可以根据根据传入的字典进行映射,常用于数据处理过程中将某名称字段中的值替换为名称代码。例如在上述演示用的数据中,我们可以把...
现在想将DataFrame中所有的值保留两位小数显示,使用applymap可以很快达到你想要的目的,代码和图解如下: df.applymap(lambdax:"%.2f"% x) 相关文章: 转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/100064394 喜欢这篇文章, 觉得有收获?欢迎打赏~~ 想要内推字节的同学也可以联系我,或者直接使用以下链接进行投递: ...
这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数: data.gender.apply(lambdax:'女性'ifxis'F'else'男性') 可以看到这里实现了跟map()一样的功能。 ● 输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据,我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况,譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数...
①将性别 sex 列转化为 0 和 1 数值，其中 female 对应 0，male 对应 1。应用 apply 函数实现这一功能非常简单：其中，这里 apply 接收了一个 lambda 匿名函数，通过一个简单的 if-else 逻辑实现数据映射。该功能十分简单，接收的函数也不带任何其他参数。②下面再来一个稍微复杂一点的案例，注意到年龄 age 列...
①将性别sex列转化为0和1数值,其中female对应0,male对应1。应用apply函数实现这一功能非常简单: 其中,这里apply接收了一个lambda匿名函数,通过一个简单的if-else逻辑实现数据映射。该功能十分简单,接收的函数也不带任何其他参数。 ②下面再来一个稍微复杂一点的案例,注意到年龄age列当前数据类型是小数,需要将其转换为...
apply()堪称pandas中最好用的方法,其使用方式跟map()很像,主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。 但相较于map()针对单列Series进行处理,一条apply()语句可以对单列或多列进行运算,覆盖非常多的使用场景。 下面我们来分别介绍: 单列数据 这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数: ...