if row['test'] != 1: df1.iloc[i]['test'] = 0 i += 1 该循环方式是通过iterrows进行循环,ind和row分别代表了每一行的index和内容。测试例子大概需要0.07s,比起下标循环速度提升了321倍。 方法3:Apply循环(速度等级: ) df1['test'] = df['test'].apply(lambda x: x if x == 1 else 0) ...
在Pandas中,我们可以简单地理解为:map函数作用于Series对象,apply既可以作用于Series对象,也可以作用于DataFrame整体,但作用的单位要么是一行(row),要么是一列(columns),而最后的applymap作用的是一个DataFrame中的每一个元素。实际应用中,apply与lambda匿名函数常常搭配使用。 下面将使用代码来实例举例: 创建数据 import...
# 修改avg_3函数defavg_3_apply(col):x=col[0]y=col[1]z=col[2]return(x+y+z)/3df.apply(avg_3_apply) 显示结果: a20.0b30.0dtype:float64 # 传入axis =0 效果跟不传是一样的df.apply(avg_3_apply,axis=0) 显示结果: a20.0b30.0dtype:float64 #按行处理defavg_2_apply(row):x=row[0...
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。 1 or columns : 在每一行上应用函数。 raw ...
pandas遍历行,不同于apply,适用于一些复杂场景 for index, row in df.iterrows(): df.loc[index,'deltaLoad']=_calc_deltaLoad(row['deltaTmp'],row['today_mean_tmp'])
df["pos_labels"] = data.apply(lambdarow: get_pred_class(row['pred_class'], row['pred']), axis=1)print(df) 得到结果为: id_part pred pred_class v_id pos_labels0d[0.722817, 0.650064]cat,dog d1[cat, dog]15[0.119208, 0.215449]other_label,other_label d2[] ...
Apply + Swifter: 6.71 seconds Pandas vectorizatoin: 0.035 seconds Pandas vectorization + data types: 0.019 seconds 在我向你展示如何让它快600倍之前,让我们先用vanilla apply()来说明一个用例。 让我们想象一下,你有一个pandas数据框架df,想对它进行一些操作。
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=True传入numpy数组。对每个Series执行结果后,会将结果整合在一起返回(若想有返回值,定义函数时需要return相应的值)。当然,DataFrame的apply和Series的apply一样,...
在Pandas索引上使用'apply'是指在DataFrame或Series的索引上应用一个函数或方法。'apply'函数可以用于对索引进行自定义操作,以实现对数据的处理和转换。 使用'apply'...
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...