df.apply是Pandas数据帧中的一个函数,用于将一个函数应用于数据帧的每一行或每一列。它可以接受一个自定义的函数作为参数,并将该函数应用于数据帧的每个元素。通过使用df.apply,我们可以对数据帧进行逐行或逐列的操作,从而实现数据的转换、计算和处理。 在使用df.apply时,有时候会遇到错误行的情况。这些错误行可能...
apply():逐行或逐列应用该函数 agg()和transform():聚合和转换 applymap():逐元素应用函数 一、apply() 其中:设置axis = 1参数,可以逐行进行操作;默认axis=0,即逐列进行操作; 对于常见的描述性统计方法,可以直接使用一个字符串进行代替,例df.apply('mean')等价于df.apply(np.mean); 1 2 3 4 5 6 7...
df1 = df.apply(lambda x: function(x)) print(df1) A B 0 1 4 1 9 25 操作元素 df = pd.DataFrame([[1,2],[3,5]]) df1 = df.apply(np.square) print(df1) 0 1 0 1 4 1 9 25 操作列 列遍历 df = pd.DataFrame([[1,2], [3,5]], columns=list('AB')) df1 = df.apply(np...
下个星期三收盘卖出'''df['roc1_delThursday'] = df.apply(lambdax:0ifx.weekday==4elsex.roc1, axis=1)# 逐行计算, 零佣金df['eq_delThurs'] = (1+df.roc1_delThursday).cumprod()# 考虑佣金损失:# a. 近似算法# 一轮交易的佣金损失近似为:星期四的收益率设置为佣金的2倍df['...
df1=df.apply(max)# python内置函数 print('-'*30,'\n',df1,sep='') df2=df.apply(np.mean)# numpy中的函数 print('-'*30,'\n',df2,sep='') df3=df.apply(pd.DataFrame.min)# pandas中的方法 print('-'*30,'\n',df3,sep='') ...
在pandas中,可以使用df.groupby()方法对DataFrame进行分组操作,然后可以使用apply()方法对每个分组应用自定义的函数。 df.groupby()方法按照指定的列或多个列对DataFrame进行分组,并返回一个GroupBy对象。然后,可以在GroupBy对象上调用apply()方法来应用自定义的函数。 使用apply()方法时,可以传递一个函数作为参数,该函...
apply(func,axis=0/1),表示沿行或者列的方向应用函数func。他实现了2个功能,一是把Dataframe安照列或者行切成Series,作为参数传入func(切片时候axis=0代表列,1代表行)。二是在把Dataframe上沿着轴应用函数。 Step3:将每个Series 传入lambda 案例: 功能在df新增一列,其中每一行的数据都是前几列的运算。使用lambda...
df[‘new’]=df[[‘a’,’b’,’c’,’d’]].values.sum(axis=1)*df[‘e’].values 使用.values,运行时间减少到2.65秒(最少为2.62秒),减少了10%。 apply() 11.8秒 apply +Swifter: 6.71秒 pandas矢量化:0.035秒 pandas矢量化+数据类型: 0.019秒 ...
df['Score'] = df.apply(calculate_score, axis=1) print(df) 通过apply函数并设置axis=1,我们可以将自定义的calculate_score函数应用于 DataFrame 的每一行,从而生成一个新的“得分”列。 处理文本数据 在处理包含文本数据的 DataFrame 时,apply函数同样显示出其强大的功能。例如,我们可以快速将所有文本数据转换...
data1 = df['国内生产总值(亿元)'].apply(fun) data2 = df['地区'].apply(f) data3 = df.iloc[:, :].apply(np.sum)#每一列求和 print(data1.head(), '\n', data2.head(), '\n',data3) 3. 合并数据 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, ...