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
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。 Apply Multiprocessing Apply Multiprocessing 通过上面的使用案例我们已经大概知道apply在日常开发中如何...
apply(lambda x: np.sum(x)) A 6 B 15 dtype: int64 # 对各行应用函数 df.apply(lambda x: np.sum(x), axis=1) a 5 b 7 c 9 dtype: int64 # 对每个值应用函数 df.applymap(lambda x: x * 2) # A B # a 2 8 # b 4 10 # c 6 12 # apply 将各列或各行作为 Series 传递 df...
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...
apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1) print(df) df['vaule2'] = df['a'] + df['c'] print(df) 输出结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 a b c 0 -1.745471 foo 0.723341 1 -0.378998 bar 0.229188 2 -1.468866 foo 0.788046 3 -1.323347...
示例2:使用lambda函数对多个列进行操作 importpandasaspd# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[10,20,30],'B':[20,30,40],'C':['pandasdataframe.com','example','test']})# 使用lambda函数将两列数值相加df['A+B']=df.apply(lambdarow:row['A']+row['B'],axis=1)print(df) ...
apply(lambda x: x['A'].sum()) 这将返回一个新的Series,其中每个元素都是原DataFrame中’A’列对应行的和。 应用行操作除了对列进行操作外,我们还可以使用apply()函数对行进行操作。例如,我们可以使用apply()函数对DataFrame的每一行求和: pandas.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}...
df.groupby([column1]).apply(lambda x:func(x,args**)) 三、理解apply核心在于明确两个环节:调度函数和作用对象。 调度函数就是apply接收的参数,既可以是Python内置的函数,也支持自定义函数,或者匿名函数lambda。只要符合指定的作用对象(即是标量scalar,还是一行或一列series,亦或一个dataframe)即可。
df_new=df.apply(lambdax:x-1) print('-'*30,'\n',df_new,sep='') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Col-1 Col-2 Col-3 Col-4 A 1 2 9 3 B 3 4 8 6 C 5 6 7 9 --- Col-1 Col-2 Col-3 Col-4 A 0 1 8 2 B 2 3 7 5 C 4 5 6...
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...