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) Apply是pandas的一个常用函数,通常的用法是内接一个lambda匿名...
5.groupby自不用说，从我的经验来说，groupby的掌握的熟练与否可以用来区分用户是初级还是中级以上。能在...
这是可行的：
/path3","\path2","path3,path2"]}df=pd.DataFrame(datafile,index=range(1,len(datafile)+2))#索引从1开始#1.首先对path列进行重整,将路径分隔符统一转为os.sep# 使用apply对某列数据进行清洗df['path']=df['path'].apply(lambdax:str(x).replace('/',os.sep))deff(x):returntuple(x.split...
2 itertuples与iterrows itertuples和iterrows都能实现按行进行迭代的操作,但在任何情况下itertuples都比iterrows快很多倍。 建议2:如果必须要要用iterrows,可以用itertuples来进行替换。 3 apply、transform和agg时尽量使用内置函数 在很多情况下会遇到groupby之后做一些统计值计算,而如果用内置函数的写法会快很多。
df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x: sum(x), axis='columns') df.loc[:,'Q10'] ='我是新来的'# 也可以 # 增加一列并赋值,不满足条件的为NaN df.loc[df.num >= 60,'成绩'] ='合格' df.loc[df.num < 60,'成绩'] ='不合格' ...
apply(只取指定列) 666ms 666000 apply(全部列) 697ms 697000 numpy 216us 216 iterrows 3.29s 3290000 zip 17.9ms 17900 assign 888us 888 sum(axis=1) 1.33ms 1330 代码语言:javascript 复制 result = pd.DataFrame({"methods":["direct_add","for_iloc","iloc_sum","iat","apply_part","apply_all...
绑定自定义函数 pipe, apply, applymap Reindex reindex_like 插补 limit Renaming Iteration iteritems() (key, value) iterrows() (index, series) itertuples() Sorting sort_index sort_value iloc() Wroking with Text Data s.str.lower() s.str.upper() s.str.len() s.str.strip() s.str.spilt...
pandas.DataFrame.apply 是一个非常强大的方法,用于沿 DataFrame 的轴(行或列)应用函数。这个方法可以用来执行复杂的数据操作和转换。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.apply方法的使用。 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds) ...
总之，np.vectorize做一个Python级环路什么应该做，但pd.DataFrame.apply增加了一个矮胖的开销。您不会...