这个函数可以是Python内置函数、Pandas或其他库中的函数、自定义函数、匿名函数(lambda)。 df=pd.DataFrame(matrix,index=list("abc"),columns=list("xyz"))print(df)# python内置函数df1=df.apply(max)print("-"*30,"\n",df1,sep="")# numpy中的函数 (ndarray)df2=df.apply(np.mean)print("-"*30,"...
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时,通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出DataFrame的apply()用法: 代码语言:javascript 复制 DataFrame.apply(self,func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwargs) 代码语言:javascript 复制 参数:func:函数或 lam...
事实上,Series.apply()函数与DataFrame.apply()是两个不完全相同的函数,虽然它们的名字和作用是一样的,但调用方的属性却不同,所以当apply()函数的调用方是Series类型时(即Series.apply()),其参数和上表中描述的参数完全不同(上表描述的是DataFrame.apply()的主要参数),不过使用方式要简单得多,下文我们举例介绍。
我们可以通过apply函数的kwargs参数来传递关键字参数。例如,假设我们有一个DataFrame df,其中有一列'A',我们想要将每个元素与一个固定的值10相乘,并将结果作为新的一列'B'。我们可以使用apply函数和kwargs参数来实现: 代码语言:txt 复制 df['B'] = df['A'].apply(multiply, factor=10) 在multiply函数中...
在使用apply时,可以通过args参数传递一个元组,这个元组包含了传递给函数func的位置参数。 示例代码2:传递单个位置参数 importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 定义函数defmultiply(x,factor):returnx*factor# 应用函数df['A']=df['A'].apply(multiply,args=(10...
调度的是 apply 函数接收的参数，即 apply 接收一个数据处理函数为主要参数，并将其应用到相应的数据上。所以调度什么取决于接收了什么样的数据处理函数；为谁调度？也就是 apply 接收的数据处理函数，其作用对象是谁？或者说数据处理的粒度是什么？答案是数据处理的粒度包括了点线面三个层面：即可以是单个元素（...
Pandas基础使用(三):合并/apply函数/筛选/删除 合并 s1 = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'],name="列1") s2 = pd.Series([5,6,7,8],index=['a','b','c','e'],name='列2') print(s1) print(s2) output
apply函数也支持通过关键字参数传递额外的参数。 importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':range(10,15)})# 使用 apply 函数和关键字参数df['C']=df.apply(lambdarow:sum_columns(row['A'],row['B'],factor=3),axis=1)print(df) ...
apply用法和参数介绍 apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds): func: 应用于每一列或每一行的函数,这个函数可以是Python内置函数、Pandas或其他库中的函数、自定义函数、匿名函数。 axis: 设置批处理函数按列还是按行应用,0或index表示按列应用函数,1或columns表示按行...