DataFrame.apply(func:functionaxis:{0or‘index’,1or‘columns’},default0raw:bool,defaultFalseresult_type:{‘expand’,‘reduce’,‘broadcast’,None},defaultNoneargs:tuple)Positionalargumentstopasstofuncinadditiontothearray/series.**kwargsAdditionalkeywordargumentstopassaskeywordsargumentstofunc.Returns:Serie...
在Pandas dataframe中使用apply返回多列,可以通过两种方法实现:使用apply函数和使用assign函数。 方法一:使用apply函数 首先,定义一个函数,该函数将应用于每一行或每一列。 使用apply函数,将该函数应用于DataFrame的每一行(axis=1)或每一列(axis=0)。 在apply函数中,设置参数result_type='expand',以展开返回的Series...
data.apply(intro, axis=1) 3)输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况,在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series,这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组。 比如下面我们利用apply()来提取name列中的首字母和剩余部分字母: data.apply(lambda...
在Pandas中，apply函数的使用灵活多样，其中result_type参数的设定决定了apply返回的结果形式。result_type有四种可能的值：'reduce'、'expand'、'broadcast'以及None。默认情况下，此参数为None。当处理的结果为可迭代对象时，result_type参数才起效。若结果只包含一个元素，则返回结果为Series，此时result_t...
当使用apply时，您可以使用result_type ='expand'参数将函数的输出扩展为panda Dataframe的列：...
>>>df.apply(lambdax:[1,2], axis=1)0[1,2]1[1,2]2[1,2] dtype:object 传递result_type='expand'会将 list-like 结果扩展到 Dataframe 的列 >>>df.apply(lambdax:[1,2], axis=1, result_type='expand')01012112212 在函数内返回 Series 类似于传递result_type='expand'。生成的列名称将是系列...
从pandas 0.23.0版本开始,apply方法引入了一个result_type参数,它允许我们指定返回值的类型。当result_type='expand'时,如果函数返回的是一个Series,apply方法会将其扩展为DataFrame。 python import pandas as pd # 示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) # 定义...
True: 将列/行作为ndarray对象传递给函数。apply中的func函数将接收ndarray对象,如果应用numpy中的函数,这样可以提升性能。 result_type: 当axis=1时,设置返回结果的类型和样式,支持{'expand', 'reduce', 'broadcast', None}四种类型,默认为None。 expand: 列表式的结果将被转化为列。
DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None, args=(),**kwargs) 1. 2. 参数: func :function 应用到每行或每列的函数。 axis :{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 函数应用所沿着的轴。 0 or index : 在每一列上应用函数。
# 使用 apply 方法对数据框的每列取平方根 print(df.apply(np.sqrt)) 3 传入自定义函数 # 自定义函数,返回两列数据的计算结果 def func01(x): return x[0] * 2, x[1] * -1 # 使用 apply 方法传入自定义函数,并指定结果类型为 expand print(df.apply(func01, axis=1, result_type='expand'))...