importpandasaspd# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':['pandasdataframe.com','example.com','test.com']})# 使用 lambda 函数修改列 'B',基于列 'A' 的值df['B']=df.apply(lambdarow:row['B']*2ifrow['A']>1elserow['B'],axis=1)print(df) Python C...
经过查看引用,发现apply函数可以对dataframe和Series类型使用,此处我们查看dataframe的apply: defapply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds):""" Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series objects whose index is either ...
importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'City':['New York','Los Angeles','Chicago']}df=pd.DataFrame(data)# 定义一个简单的函数,将年龄增加10年defadd_age(x):returnx+10# 应用函数到 'Age' 列df['New Age']=df['Age'].ap...
anky_91的回答突出了apply中的一个有用选项。然而，对于该特定情况，甚至不需要apply。
上面的代码返回了每个行星的直径从公里到英里的转换。为了做到这一点,我们首先定义了一个名为km_to_miles()的函数,然后我们将这个函数不带任何括号地传递给apply()方法。然后,apply()方法将series中的每一个数据点都应用到km_to_miles()函数上。 在PandasDataFrame上实现apply()方法 ...
apply中有一个参数是reduce,文档如下。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) ...
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S...
pandas 使用apply将函数调用的结果组合到 Dataframe 中这是一个简单的问题。Apply以1：1的方式转换事物-...
elapsed= df['date_to'].apply(pd.to_datetime) - df['date_from'].apply(pd.to_datetime) df['elapsed'] = elapsed.apply(lambda x : x.days) 使用DataFrame.apply()函数也能达到同样的效果,我们需要先定义一个函数get_interval_days()函数的第一列是一个Series类型的变量,执行的时候,依次接收 DataFram...
print(df)# 定义一个计算平方的函数defsquare(x):returnx **2# 应用函数到每一列result = df.apply(square) print("\nDataFrame after applying square function to each column:") print(result) 2)应用函数到每一行 计算每一行的和。 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1...