示例代码 2: 使用 apply 返回多列 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':['pandasdataframe.com'for_inrange(5)]})# 定义一个函数,返回多个新的列值defmultiple_columns(row):returnpd.Series([row['A']*2,row['A']*3],index=['double','triple'])# 应用...
要从apply函数中返回多列数据,可以返回一个Series对象。这样,每个返回的Series将被视为一个多列的行(对于axis=1)。 python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 定义一个返回多个值的函数 def multiple_columns(row): return pd.Series([row['A']...
In Pandas, the apply() function can indeed be used to return multiple columns by returning a pandas Series or DataFrame from the applied function. In this article, I will explain how to return multiple columns from the pandas apply() function. Advertisements Key Points – apply() allows for...
使用Pandas apply()方法返回多列原文:https://www . geesforgeks . org/return-multi-columns-use-pandas-apply-method/传递给pants . apply()的对象是系列对象,其索引是数据框的索引(轴=0)或数据框的列(轴=1)。默认情况下(result_type=None),最终的返回类型是从应用的函数的返回类型推断出来的。否则,它...
To apply a function that returns multiple values to rows in pandas DataFrame, we will define a function for performing some operations on the values, and then finally we will return all the values in the form of a series. Note To work with pandas, we need to importpandaspackage f...
pandas apply函数应用于多个列 参考:pandas apply function to multiple columns 在数据分析和数据处理中,pandas库是Python中最常用和强大的工具之一。它提供了大量的功能来处理和分析数据,其中apply函数是一个非常灵活的工具,可以用来对DataFrame中的数据进行复杂的转换和操作。本文将详细介绍如何在pandas中使用apply函数对...
你的代码中,你尝试使用apply函数来对 DataFrame 的每一行进行操作,并期望返回的结果不被转置。然而,当apply函数的结果是一个 Series 时,Pandas 会自动将结果转置。这是因为 Pandas 设计的初衷是让每一列代表一个变量,每一行代表一个观察值。 如果你希望避免这种转置,你可以在aid函数中直接返回一个 Pandas Series,...
df['修改的列'] = df['条件列'].apply(调用函数名) import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') def modify_value(x): if x < 5: return '是' elif x < 10: return '否' else: return 'x' # 插入列 for col_num in range(4, 9): df....
We can also apply a function to multiple columns, as shown below: importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame([[5,6,7,8],[1,9,12,14],[4,8,10,6]],columns=["a","b","c","d"])print("The original dataframe:")print(df)deffunc(x):returnx[0]+x[1]df["e"]=df.apply(fu...
(self, labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 5607 return self._reindex_multi(axes, copy, fill_value) 5609 # perform the reindex on the axes -> 5610 return self._reindex_axes( 5611 axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy ...