importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':['pandasdataframe.com'for_inrange(5)]})# 定义一个简单的函数defadd_prefix(x):return"URL: "+x# 应用函数到列 Bdf['B']=df['B'].apply(add_prefix)print(df) Python Copy Output: 示例代码 2:使用 lambda 函数 im...
0 or ‘index’:函数按列处理(apply function to each column) 1 or ‘columns’:函数按行处理( apply function to each row) # 只处理指定行、列,可以用行或者列的 name 属性进行限定df5=df.apply(lambdad:np.square(d)ifd.name=="a"elsed,axis=1)print("-"*30,"\n",df5)# 仅对行"a"进行操作...
import pandas as pd # 定义一个函数,该函数将在每一行中应用 def my_function(row): return pd.Series([row['column1'] * 2, row['column2'] * 3]) # 创建一个DataFrame data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用apply函数将my_fu...
<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 891 entries, 0 to 890Data columns (total 15 columns):# Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 survived 891 non-null int64 1 pclass 891 non-null int64 2 sex 891 non-null object 3 age 714 non-null float64...
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['A'] + row['B'] > num# 0.因为是对每行操作,所以axis=1,fun1的首个参数为row,如果axis=0,row用column表示更易理解# 1.fun1的参数在args里面传,并且不...
Python program to apply a function to a single column in pandas DataFrame # Importing pandas packageimportpandasaspd# Creating a dictionary of student marksd={"Jarvis":[69,74,77,72],"Peter":[65,96,65,86],"Harry":[87,97,85,51],"Sam":[66,68,85,94] }# Now we will create DataFram...
apply()堪称pandas中最好用的方法,其使用方式跟map()很像,主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。 但相较于map()针对单列Series进行处理,一条apply()语句可以对单列或多列进行运算,覆盖非常多的使用场景。 下面我们来分别介绍: 单列数据 这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数: ...
apply 传入 需要多个参数的函数 ex=df['a'].apply(my_exp,e=2)ex 显示结果: 0 100 1 400 2 900 Name: a, dtype: int64 DataFrame的apply方法 把上面创建的my_sq, 直接应用到整个DataFrame中 df.apply(my_sq) 显示结果: dataframe是二维数据, ...
Given a pandas dataframe, we have to apply uppercase to a column. By Pranit Sharma Last updated : September 29, 2023 Pandas is a special tool that allows us to perform complex manipulations of data effectively and efficiently. Inside pandas, we mostly deal with a dataset in the form of...
importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':['pandasdataframe.com','example','apply']})# 定义一个函数,根据其他列的值计算新列的值defcalculate_new_column(row):returnrow['A']*row['B']# 使用 apply 函数沿着行应用函数df['D']=df.apply(calc...