在使用apply函数重命名pandas DataFrame中的列时,可以通过定义一个函数来实现。以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 定义一个函数来重命名列 def rename_column(column_name): ...
importpandasaspd# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':['pandasdataframe.com','example.com','test.com']})# 使用 lambda 函数修改列 'B',基于列 'A' 的值df['B']=df.apply(lambdarow:row['B']*2ifrow['A']>1elserow['B'],axis=1)print(df) Python C...
在这个例子中,新列C的初始值全部为0。 方法二:使用apply函数 python import pandas as pd 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) 定义一个函数,将应用到DataFrame的每一行,将新列的值设为A列值和B列值之和 def add_column(row): return row['A'] ...
df=pd.DataFrame({'column1':[1,2,5,8,63],'column2':[5,6,85,3,5],'column3':[54,36,45,85,69]},index=['fs','fd','f','fa','df'])print(df) df.apply(f) 这段代码的输出结果如下: 上述代码我们定义了一个函数f,通过apply运用在我们创建的dataframe数据类型上,这里你其实可以发现,f...
apply会将自定义的func函数应用在dataframe的每列或者每行上面。 func接收的是每列或者每行转换成的一个Series对象,此对象的索引是行索引(对df每列操作时)或者列索引(对每行操作时),axis=0代表对每行操作,axis=1代表对每列操作。 apply函数的返回仍是一个Series对象,索引不变,值取决于自定义函数func的返回类型...
在apply函数中,设置参数result_type='expand',以展开返回的Series为多列。 将返回的DataFrame赋值给新的列名。 示例代码: 代码语言:txt 复制 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...
df['new column'] ,但這裡我們直接把 apply 的結果輸出成 df。前者是 dataframe 的一列(Column),而後者是整個 dataframe。進階:以 apply 製做自訂數據類型(object)最後我們介紹一下我認為最精彩的用途,是透過 apply 一炮製做多個自訂的數據類型(object)。如果...
2 - apply着色符合条件的column-/row-/table-wise def highlight_max(s): ''' 对DataFrame的Seris中最大值上绿色 ''' is_max = s == s.max() return ['background-color: #74C476' if v else '' for v in is_max] df.style.apply(highlight_max) 3 - style.applymap、apply联合使用 #....
pandas 使用apply 匿名函数 判断DataFrame的每一行内的所有元素是否都相等,#筛选列名dict_column_测量Or料温={"_".join([str(key),str(value_2)]):value_2forkey,value_1indict_df.items()forvalue_2invalue_1.columnsif(('测量'instr(value_2))or('料温'instr
df=pd.DataFrame() DataFrame 大小 df.shape 把单元格内容转成list df[column]=df[column].str.split(" \n",expand=False) 索引 把索引建为新列 df["column_name"]=df.index 更新筛选后的索引 df.index = range(len(df)) 重设索引 result = result.reset_index() ...