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...
importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 定义一个简单的函数来增加数值defadd_five(x):returnx+5# 对列 'A' 应用函数df['A']=df['A'].apply(add_five)print(df) Python Copy Output: 示例代码 2:使用 lambda 函数 importpandasaspd# 创建 DataFr...
它的作用就是,当DataFrame为空的时候,使用reduce来确定返回的类型。 1. None 默认,让pandas直接去猜 2. True,总是返回Series 3. False,总时返回DataFrame 注意:在0.23.0版本后,要需要让result_type='reduce'才能生效。(所以我说要看不同版本各自的文档) reduce : boolorNone,defaultNoneTrytoapply reduction p...
apply函数的作用是将func函数应用到DataFrame的每一行或每一列上,并返回一个新的Series或DataFrame对象。 使用另一个DataFrame作为参数时,可以通过lambda函数来实现对两个DataFrame的对应行或对应列进行操作,例如: 代码语言:txt 复制 df1.apply(lambda x: x + df2[x.name], axis=1) 上述代码中,df1和df2分别是...
def intro(r): #r代指dataframe中的任意行,是series类型数据,拥有类似字典的使用方法。 return '大家好,我是{name},性别是{gender},今年{age}岁了!'.format(name=r['name'], gender=r['gender'],age=r['age']) data.apply(intro, axis=1) Out[81]: 0 大家好,我是Jack,性别是F,今年25岁了!
apply(lambda x: sum(x), axis=1) 这将返回一个新的Series,其中每个元素都是原DataFrame中对应行的所有列的和。 使用自定义函数我们还可以使用自定义函数作为apply()函数的参数。例如,我们可以定义一个自定义函数,用于将DataFrame的’A’列和’B’列相加: def add_columns(row): return row['A'] + row[...
使用apply 来修改数据格式 使用apply 和 args 使用apply 与 groupby 用法 apply 是pandas 中的一个非常强大的函数,它可以对 Series 或DataFrame 的数据进行操作。该函数主要用于当没有现成的函数可以直接完成任务时,你可以使用 apply 将自定义函数应用于数据。 apply 是一个非常灵活的函数,其主要语法为: DataFrame...
搜索中发现了留住的方法,返回pd.Series格式;或者生成列表,但是生成列表的方法,我一直试验不成功,后续还要再多一些尝试; 谢谢楼主的分享: https://codeday.me/bug/20180820/223407.html 1、通过apply(pd.Series)实现将tuple进行分列 df = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[(1,2), (3,4)]}) ...
然后，直接对 age 列调用该函数即可，其中除了第一个参数 age 由调用该函数的 series 进行向量化填充外，另两个参数需要指定，在 apply 中即通过 args 传入。具体而言，实现如下：2.2 应用到 DataFrame 的每个 Series DataFrame 是 pandas 中的核心数据结构，其每一行和每一列都是一个 Series 数据类型。那么应用...
df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,3),columns=['A','B','C'])print(df)defrange(x):returnx.max()-x.min()range=df.apply(range)print(range) Python Copy Output: 在这个例子中,我们定义了一个名为range的函数,然后用apply函数将这个函数应用到了每一列。