1. 使用lambda函数:可以使用lambda函数对列中的元素进行简单的操作。例如,将一个列中的所有元素乘以2,并将结果放入一个新的列中。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5]}) df['col2'] = df['col1'].apply(lambda x: x * 2) print(df) ``` 输出...
#create a new columndf['num_words_title']=df.apply(lambdax:len(x['Title'].split(" ")),axis=1)#simple filter on new columnnew_df=df[df['num_words_title']>=4] 只要您不必创建很多列,这是一种非常好的方法。但是,我更喜欢这个: new_df=df[df.apply(lambdax:len(x['Title'].split("...
使用Lambda 函数在多个列上执行操作 现在,我们将使用 Lambda 函数将两列中的所有值加倍。 df[['column1','column2']]=df[['column1','column2']].apply(lambdax:x*2)print(df) 输出: column1 column20220144026603880 在此代码中,我们使用apply方法将 Lambda 函数应用于column1和column2。Lambda 函数返回一...
在pandas的apply函数中,可以使用lambda函数来获取行的列。lambda函数是一种匿名函数,可以在apply函数中用来处理每一行或每一列的数据。 具体地,使用lambda函数可以通过传入参数row来获取行的列。在lambda函数中,可以通过row["列名"]的方式来访问某一列的值。例如,如果想要获取名为"column_name"的列的值,可以使用row...
df[column]=df[column].apply(lambda x:x.replace('\n', '').replace('\r', '')) 多值替换 df.replace({"a1":"new1","a2":"new2"}, inplace = True) 列里不同的值数量 df.column.nunique() df.nunique() 列值截取 df[column]=df[column].str[0:2] ...
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(lambdax:func(x,args**),axis=1) df.apply(lambdax:func(x,args**),axis=0) df.groupby([column1]).apply(lambdax:func(x,args**)) ...
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...
示例代码 2:使用 lambda 函数 importpandasaspd# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':['pandasdataframe.com'for_inrange(5)]})# 使用 lambda 函数直接在 apply 中定义函数df['A']=df['A'].apply(lambdax:x*10)print(df) ...
df=pd.DataFrame({'A':[100,200,300],'B':[400,500,600],'C':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','pandasdataframe.com']})# 使用 apply 和 lambda 来创建一个新列,根据条件修改值df['New Column']=df.apply(lambdarow:row['A']+row['B']ifrow['A']>150elserow['B'],axis=1)...
何参数都不会被传递,kwargs是一个包含关键字参数的字典。简单说apply()的返回值就是func()的返回值,apply()的元素参数是有序的,元素的顺序必须和func()形式参数的顺序一致,与map的区别是前者针对column,后者针对元素 lambda是匿名函数,即不再使用def的形式,可以简化脚本,使结构不冗余何简洁 ...