当apply设置了axis=1对行进行操作时,会默认将每一行数据以Series的形式(Series的索引为列名)传入指定函数,返回相应的结果。 总结一下对DataFrame的apply操作: 当axis=0时,对每列columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。 无论axis=0还是axis=1,其传入指定函数的默认形式均为Series,可以通过设置raw...
当apply设置了axis=1对行进行操作时,会默认将每一行数据以Series的形式(Series的索引为列名)传入指定函数,返回相应的结果。 总结一下对DataFrame的apply操作: 当axis=0时,对每列columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。无论axis=0还是axis=1,其传入指定函数的默认形式均为Series,可以通过设置raw=...
1.映射函数apply() 类似与Python中的map函数,将值通过函数映射成为另一个值。 def apply( self, func: AggFuncType, axis: Axis = 0, raw: bool = False, result_type: Literal["expand", "reduce", "broadcast"] | None = None, args=(), by_row: Literal[False, "compat"] = "compat", engine...
假设现在需要对data中的数值列分别进行取对数和求和的操作,这时可以用apply进行相应的操作,因为是对列进行操作,所以需要指定axis=0,使用下面的两行代码可以很轻松地解决我们的问题。 #沿着0轴求和data[["height","weight","age"]].apply(np.sum, axis=0) #沿着0轴取对数data[["height","weight","age"...
Group by 的用法 日常对pandas DataFrame的处理,往往离不开对DataFrame中的行、列、组进行处理与计算,刚学会Python基础的朋友有可能还停留在傻傻写for loop 或写一堆公式来处理的阶段,掌握lambda、apply、map、groupby的用法可以大大提升写代码的效率,还可以让你的代码简短易懂哦。
data.gender.apply(lambda x:'女性' if x is 'F' else '男性') 1. 可以看到这里实现了跟map()一样的功能。 输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据,我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。 譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话...
apply函数不仅可以应用于Series,也可以应用于DataFrame的行或列。当处理DataFrame的行时,axis参数应设为1。 示例代码5:处理DataFrame的行 importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 定义函数defsum_row(row):returnrow['A']+row['B']# 应用函数df['Sum']=df....
data.apply(lambda row:(row['name'][0],row['name'][1:]),axis=1) 可以看到,这里返回的是单列结果,每个元素是返回值组成的元组,这时若想直接得到各列分开的结果,需要用到zip(*zipped)来解开元组序列,从而得到分离的多列返回值: 代码语言:javascript ...
A B049149249# 0.首先定义一个函数,此函数要对df的每行进行操作# 1.需要重点说明的就是fun1的第一个形参就是df的每一行,可以把此行当做字典,键就是列名;# 2.在此之后的形参才是apply函数中args的参数,即我们要传入的外部参数deffun1(row, num):# row是dataframe的每一行,num是外部要用的参数returnrow[...
这几乎有效: df.groupby("query").apply( lambda x: x.groupby("variant").apply( lambda x: x.sort_values("duration").head(1) , include_groups=False).sort_values("duration") , include_groups=False) 但我想删除标记的行号列。我也想知道是否有更好的方法来获得这个结果。pandas...