incompatible index of inserted column with frame index 问题原因 在Pandas DataFrame中设置一个新列时,新列的索引与DataFrame的索引不匹配导致的 解决办法 df_cleaned['Age'] = df_cleaned.groupby('Sex')['Age'].apply(lambda x: x.fillna(x.mean())) 拓展: apply方法 apply方法用于将一个函数应用到DataF...
关于“pandas使用 lambda apply 如何当前获取列名和索引号?” 的推荐: 在pandas列中找到变量的索引号 你可以用argmax (df['Value'] > 45).argmax() # 4(df['Value'] > 22).argmax() # 2(df['Value'] > 60).argmax() # 6 这假设'Value'已排序,但它可以工作,因为比较的结果是布尔数组,所以它...
b = data['商品名称'].apply(lambdaa :len(a)) print(b) output 02 12 21 Name:商品名称,dtype:int64 # 调用内置函数 b = data['商品名称'].apply(len) print(b) output 02 12 21 Name:商品名称,dtype:int64 # 将单价加5 b = data['单价'].apply(lambdaa: a+5) print(b) output 010 111...
df2.loc[:,"E"]=df2.loc[:,"A"].apply(abs)df2ABCDEa-0.541813-0.1395420.0718582.2593920....
'mean')# 7.16 输出语文成绩最高的男生和女生（groupby默认会去掉空值）def get_max(g):df = g.sort_values('语文',ascending=True)print(df)return df.iloc[-1,:]df2.groupby('性别').apply(get_max)# 7.17 按列省份、城市进行分组，计算语文、数学、英语成绩最大值的透视表df.pivot_table(index=...
例如,可以通过指定一个单独的权重列,在apply()中计算加权平均值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [8]: def weighted_mean(x): ...: arr = np.ones((1, x.shape[1])) ...: arr[:, :2] = (x[:, :2] * x[:, 2]).sum(axis=0) / x[:, 2].sum() ...: return...
df["数量"].apply(lambdax: x+1) 输出: 文本数据操作 之前我们曾经介绍过经常被人忽视的:Pandas 文本型数据处理。在对文本型的数据进行处理时,我们会大量应用字符串的函数,来实现对一列文本数据进行操作[2]。 举例: df.insert(2,"姓名", df["姓"]....
show = [0, 2, 4]df.style \.hide([row for row in df.index if row not in show], axis=0) \.hide([col for col in df.columns if col not in show], axis=1) [6]: 连接数据框输出 两个或更多的样式化对象可以连接在一起,前提是它们共享相同的列。这对于显示数据框的摘要统计信息非常有...
deftarget_function(row):returnrow*10deftraditional_way(data):data['out']=data['in'].apply(target_function)defswifter_way(data):data['out']=data['in'].swifter.apply(target_function) Pandarallel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
index列有以下限制。 它需要内存和时间来构建。 它是只读的(需要在每次追加或删除操作后重新构建)。 这些值不需要是唯一的,但是只有当元素是唯一的时候加速才会发生。 它需要预热:第一次查询比NumPy稍慢,但后续查询明显快得多。 5. 按列连接(join)