譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中(当调用DataFrame.apply()时,apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据,而不是Series.apply()那样每次处理单个值)。 注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis=1: 代码语言:javascript...
使用apply 与 groupby 用法 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...
GroupBy.apply(func, *args, **kwargs) 例子1:按照A列进行分组,对每个分组的每列都执行:分组中列的最大值-最小值: df = pd.DataFrame({'A':'a a b'.split(),'B': [1,2,3],'C': [4,6,5]}) g= df.groupby('A') g[['B','C']].apply(lambdax: x.astype(float).max() -x.min...
2. 操作数据 dataframe['capital_gain_loss']=dataframe[['operation','price']].apply(lambdax:-x[1]ifx[0]=='Buy'elsex[1],axis=1) dataframe_stock=dataframe.groupby(['stock_name'],as_index=False).aggregate({'capital_gain_loss':'sum'}) 假设operation字段中的Buy时capital_gain_loss为负的pr...
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...
2. Apply方法简介 apply方法是Pandas中另一个强大的工具,它允许我们将自定义函数应用于DataFrame或Series的行或列。当与groupby结合使用时,apply方法可以在每个分组上执行复杂的操作。 下面是一个简单的apply方法的例子: importpandasaspd# 创建一个示例DataFramedf=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Charlie',...
对DataFrame对象每一行每一列逐元素操作。比如所有df所有数据保留两位小数: df.applymap(lambda x: round(x,2)) 注意:pandas 2.1.4会在调用 applymap 时发出警告,提示该方法已过时,建议使用 map: df.map(lambda x: round(x,2)) 不过与下面介绍的 Series 对象的map不一样,DataFrame 的map 只接受函数,不...
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有效的用法,相较于原生的groupby,通过配套使用goupby+apply两个函数,实现更为个性化的聚合统计功能。例如,这里我们希望统计不同舱位等级内的"生存年龄比"(仅为配合举例而随意定义的指标,无实际含义),定义为各舱位等级内生存人员的年龄...
grouped= df.groupby(by=grouping_columns) AI代码助手复制代码 其中,grouping_columns可以是一个列名、多个列名的列表,或者是一个函数。groupby返回的是一个DataFrameGroupBy对象,它包含了分组后的数据。 2.apply方法的作用 apply是 Pandas 中用于对分组后的数据应用自定义函数的函数。它可以将一个函数应用到每个分组上...
applymap()是与map()方法相对应的专属于DataFrame对象的方法,类似map()方法传入函数、字典等,传入对应的输出结果。 不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素,因此其返回结果的形状与原数据框一致。 譬如下面的简单示例,我们把婴儿姓名数据中所有的字符型数据消息小写化处理,对其他类型...