apply 是pandas 中的一个非常强大的函数,它可以对 Series 或DataFrame 的数据进行操作。该函数主要用于当没有现成的函数可以直接完成任务时,你可以使用 apply 将自定义函数应用于数据。 apply 是一个非常灵活的函数,其主要语法为: DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kw...
如何在pandas的DataFrame.apply方法中传递外部参数? pandas.DataFrame.apply函数args参数怎么用? 在pandas中使用apply时如何传入额外的参数? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # !/usr/bin/python3 import pandas as pd # 如果x小于threshold就等于1,否则等于0 def juege_threshold(x,threshold):...
方法形式为 apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, agrs=(), **kwargs),沿Dataframe的轴应用func函数。传递给函数的对象是Series对象,当axis=0时,其索引是Dataframe的索引;当axis=1时,其索引是Dataframe的列。默认情况下,result_type=None,最终返回的类型是从func函数的返回推断出来的,否则它就...
"broadcast":结果将被广播到 DataFrame 的原始形状,原始索引和列将被保留。args:func 的位置参数**kwargs:要作为关键字参数传递给 func 的其他关键字参数,1.3.0开始支持返回值:Series 或者 DataFrame:沿数据的给定轴应用 func 的结果 使用案例-DataFrame使用apply 准备一个数据集 该数据集有一千条数据,类型为DataFra...
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs) 参数: func : function 应用到每行或每列的函数。 axis :{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 函数应用所沿着的轴。 0 or index : 在每一列上应用函数。 1 or columns : 在每一行上应用函数。 raw ...
apply 函数接收带有参数的函数 键字参数。假设我们对不同的民族可以给不同的加分,定义 add_extra2() 函数通过 args = () 来传递参数,类型为 tuple,一般第一个函数默认为apply处理数据对象,所以agrs传参从第二个参数开始。 data = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,6],[5,6,8],[7,8,8]],columns=['...
A B049149249# 0.首先定义一个函数,此函数要对df的每行进行操作# 1.需要重点说明的就是fun1的第一个形参就是df的每一行,可以把此行当做字典,键就是列名;# 2.在此之后的形参才是apply函数中args的参数,即我们要传入的外部参数deffun1(row, num):# row是dataframe的每一行,num是外部要用的参数returnrow[...
Pandas的apply()函数允许用户传递一个函数并将其应用于Pandas系列的每个单个值。此功能提高了Pandas库的功能, 因为它有助于根据所需条件隔离数据。这样它就可以有效地用于数据科学和机器学习。 要传递给函数的对象是Series对象, 其索引是DataFrame的索引(即axis = 0)或DataFrame的列(即axis = 1)。默认情况下, resu...
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) ...
如果需要在apply方法中使用接受多个参数的函数,可以通过args参数传递额外的参数。 示例代码 4:传递多个参数 importpandasaspd# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 定义一个接受两个参数的函数defmultiply(x,factor):returnx*factor# 对列 'A' 应用函数,传递额外的参数df['A'...