apply() 使用时,通常放入一个 lambda 函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出的 apply() 用法: DataFrame.apply(self,func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds)func代表的是传入的函数或lambda表达式;axis参数可提供的有两个,该参数默认为0/列0或者index,表示函数处理的是每一列;1...
使用result_type参数,使得apply返回多列。 result_type参数可以取'reduce','expand','broadcast'以及None,默认是None。result_type参数是在每次处理返回的对象是可迭代时才生效,如果只有一个元素则返回Series,result_type参数便不生效。对于groupby数据使用apply时不生效,此时会把result_type认为是apply要应用的函数的参数...
apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds): func: 应用于每一列或每一行的函数,这个函数可以是Python内置函数、Pandas或其他库中的函数、自定义函数、匿名函数。 axis: 设置批处理函数按列还是按行应用,0或index表示按列应用函数,1或columns表示按行应用函数,默认值为0。
将result_type 与 pandas apply 函数一起使用Python 守着一只汪 2021-07-13 16:13:06 我想在我创建的pandas.DataFrame上使用apply,并为每一行返回一个值列表,其中每个值本身就是一列。我写了以下代码:import pandas as pddef get_list(row): return [i for i in range(5)]df = pd.DataFrame(0, index=...
it depends on the `result_type` argument. """ 通过函数介绍,我们知道了以下信息: apply会将自定义的func函数应用在dataframe的每列或者每行上面。 func接收的是每列或者每行转换成的一个Series对象,此对象的索引是行索引(对df每列操作时)或者列索引(对每行操作时),axis=0代表对每行操作,axis=1代表对每列...
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...
方法一:使用apply 的参数result_type 来处理 defformatrow(row):a=row["a"]+str(row["cnt"])b=str(row["cnt"])+row["a"]returna,b df_tmp[["fomat1","format2"]]=df_tmp.apply(formatrow,axis=1,result_type="expand")df_tmp acntfomat1format2 ...
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。
但相较于昨天介绍的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。 参考上篇:Pandas中的宝藏函数-map 基本语法: DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs) ...
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时,通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出DataFrame的apply()用法: 代码语言:javascript 复制 DataFrame.apply(self,func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwargs) ...