apply(lambda x : len(x['Title'].split(" ")),axis=1) #simple filter on new column new_df = df[df['num_words_title']>=4] 只要您不必创建很多列,这是一种非常好的方法。但是,我更喜欢这个: new_df = df[df.apply(lambda x : len(x['Title'].split(" "))>=4,axis=1)] 我在这里...
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,5),'B':range(10,50,10)})# 使用lambda函数将所有值加倍doubled_df=df.apply(lambdax:x*2)print(doubled_df) Python Copy Output: 6. 总结 本文详细介绍了pandas的apply函数及其在处理带有多个参数的情况下的使用方法。通过多个示...
lambda x :x[-2:] #x是字符串时,输出字符串的后两位 lambda x :func #输入 x,通过函数计算后返回结果 lambda x:'%.2f' % x # 对结果保留两位小数 apply 当想让方程作用在一维的向量上时,可以使用apply来完成,常常与lambda合用,如下所示,修改某列的字符,只保留后两位 df['time']=df['time'].appl...
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 函数 可以实现该功能。 2个要点: 1、lambda 函数的参数x 实际代表的是Series并不是整个dataframe df["new10"]=df.apply(lambda x:new10(x),axis=1) 比如df 为 A B C 0 0 1 1 0 1 1 1 0 则x 每次迭代分别是 第一次 A B C ...
关于“pandas使用 lambda apply 如何当前获取列名和索引号?” 的推荐: 在pandas列中找到变量的索引号 你可以用argmax (df['Value'] > 45).argmax() # 4(df['Value'] > 22).argmax() # 2(df['Value'] > 60).argmax() # 6 这假设'Value'已排序,但它可以工作,因为比较的结果是布尔数组,所以它...
接着,我们使用apply方法将这个函数应用到DataFrame的每一行上,并将计算结果存储在一个新的列Row Sum中。 除了自定义函数,还可以使用lambda函数来在apply方法中应用,例如: # 使用lambda函数计算每一列的平均值 column_avg = df.apply(lambda x: x.mean(), axis=0) 复制代码 在这个示例中,我们使用lambda函数...
1、用apply方法调用lambda函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 %%time df['segmentation']=df.neirong.apply(lambda x:[(_.word,_.flag[:1])for_inposseg.lcut(x)]) 2、执行结果展示 可以看到segmentation 已经分词完成,词性也对应上了,通过上面这种方案处理1000条数据用了8.08秒。
df['Age'] = df['Age'].astype(int) df['Salary'] = df['Salary'].astype(int) # 在lambda表达式中使用apply函数时消除类型错误 try: df['Age_Squared'] = df['Age'].apply(lambda x: x**2) except TypeError: df['Age_Squared'] = df['Age'].apply(lambda x: int(x)**2) prin...
如果不用lambda,只用apply的话,代码如下: import pandas as pd def get_value(df): '''计算两个原资费和现资费的大小,增值的返回1,否则返回0''' if df['套餐资费2'] > df['套餐资费1']: return 1 else: return 0 t1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1') t2 = pd.read_excel...
importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]},index=['pandasdataframe.com','b','c'])# 使用 apply 和 lambda 函数将每个元素乘以 2result=df.apply(lambdax:x*2)print(result) Python Copy Output: ...