importpandasaspd# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':[10*xforxinrange(1,6)],'C':['pandasdataframe.com'for_inrange(5)]})# 定义一个函数,操作多列defmodify_columns(row):row['A']=row['A']*100row['B']=row['B']+5returnrow# 应用函数到 DataFramedf=df.apply(mod...
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 ...
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...
df.apply(lambdax:func(x,args**),axis=1) df.apply(lambdax:func(x,args**),axis=0) df.groupby([column1]).apply(lambdax:func(x,args**)) df.groupby(“count”).get_group(1)获得某一组的df df.groupby(“count”).groups获得所有组的两端索引的列表,以索引表示 df.groupby(“count”).indic...
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_functi...
DataFrame(data) print('Before applying function: ') print(df) # applying function to each row in # dataframe and storing result in a new column df = df.apply(lambda row : replace(row)) print('After Applying Function: ') # printing the new dataframe print(df) if __name__ == '__...
Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。apply函数是Pandas中的一个重要函数,用于对DataFrame中的数据进行自定义操作。 使用apply函数更新多个列的步骤如下: 定义一个自定义函数,该函数接收一个参数,表示DataFrame的每一行数据。 在自定义函数中,根据需要更新的多个列的值,进行相应的...
apply的使用总共基本用于三处,1是你要对每条记录进行遍历去函数计算出一个值,2是你要对某一列进行操作,3是你groupby后要对每个group后的字表df df.apply(lambda x:func(x,args**),axis=1) df.apply(lambda x:func(x,args**),axis=0) df.groupby([column1]).apply(lambda x:func(x,args**)) ...
mapping = {'a':'第一组','b':'第二组','c':'第一组','d':'第三组','e':'第二组'} by_column = num_df.groupby(mapping, axis=1) 2.4 按函数进行分组 将函数作为分组键会更加灵活,任何一个被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次,返回的值会被用作分组名称。 # 使用内置函数len...
iloc()方法可以用 column 名和 index 名进行定位。 applymap()函数作用于 DataFrame 数据对象, 它会自动遍历 DataFrame 对象的所有元素, 并对每一个元素调用函数进行处理。 [例 9] applymap()函数的使用 程序清单如下。 #apply()函数使用案例# # 导入 numpy 库 import numpy as np # 导入 pandas 库 import...