DataFrame对象的apply方法中的axis关键字参数默认为0。 指定axis=0,运行的效果与不指定axis的值相同,如下图所示: image.png 指定axis=1,是对每一行做聚合运算,因为有250行,所以只能截图一部分,如下图所示: image.png 现在要对变量area_split_df做聚合运算,对每一列的值做统计计数,代码如下: 代码语言:javascript...
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...
DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds) 其中,各个参数的含义如下: func:要应用的函数。它可以是一个 Python 函数,也可以是一个字符串(例如'sum'、'mean'等)。 axis:应用函数的轴。如果axis=0(默认值),则函数将沿着列方向应用;如果axis=1,则函数将沿着行方向应用。 r...
在Pandas dataframe中使用apply返回多列,可以通过两种方法实现:使用apply函数和使用assign函数。 方法一:使用apply函数 首先,定义一个函数,该函数将应用于每一行或每一列。 使用apply函数,将该函数应用于DataFrame的每一行(axis=1)或每一列(axis=0)。 在apply函数中,设置参数result_type='expand',以展开返回的Series...
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...
pandas中dataframe的apply按行操作 1. 读取数据 假设存在如下原始数据 dataframe=pd.DataFrame({'stock_name':['Leetcode','CoronaMasks','Leetcode','Handbags','CoronaMasks','CoronaMasks','CoronaMasks','CoronaMasks','Handbags','CoronaMasks',],...
基于此，用 apply 简单调用即可，其中 axis=1 设置 apply 的作用方向为按列方向，即对每行进行处理。其中，每行都相当于一个带有 age 和 sex 等信息的 Series，通过 cat_person 函数进行提取判断，即实现了人群的划分：2.3 应用到 DataFrame groupby 后的每个分组 DataFrame 实际上，个人一直觉得这是一个非常...
apply方法可以被用于 pandas 的 DataFrame 或 Series 对象。当对 DataFrame 使用时,可以指定axis参数为 0 或 1,分别表示对列或行应用函数。在本节中,我们将重点介绍如何对列使用apply方法。 示例代码 1:基本的 apply 使用 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,...
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) ...
PandasDataFrame.apply(~)将指定的函数应用于 DataFrame 的每一行或每一列。 参数 1.func|function 沿行或列应用的函数。 2.axis|string或int|optional 执行该函数所沿的轴: 默认情况下,axis=0。 3.raw|boolean|optional 如果True,则 NumPy 数组将作为func的参数传递。