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...
df8=df.apply(lambdax:pd.Series([1,2],index=['foo','bar']),axis=1)print(df8)# 类似于result_type=expand,不过Serie的index变成列名foobar012112212# 比如 if s.name in df.columns:# return pd.Series(['{}ok-列'.format(d) for d in s]) result_type="reduce"如果可能的话,返回一个Series,...
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...
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...
>>>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索引。 >>>df.apply(lambdax:pd.Series([1,2], index=['foo','bar']), axis=1) foo bar012112212 ...
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs) 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。
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。
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。
df.apply(np.sum, axis=1) ''' 0 13 1 13 2 13 dtype: int64 ''' # 在每行上返回类似列表的内容 df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1) ''' 0 [1, 2] 1 [1, 2] 2 [1, 2] dtype: object ''' # result_type='expand' 将类似列表的结果扩展到数据的列 ...
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=np.arange(100), columns=['col'])df.apply(lambda row: get_list(row), axis=1, result_type='expand')当我添加result_type='expand'以将返回的数组更改为单独的列时,出现以下...