i = 0 for ind, row in df.iterrows(): if row['test'] != 1: df1.iloc[i]['test'] = 0 i += 1 该循环方式是通过iterrows进行循环,ind和row分别代表了每一行的index和内容。测试例子大概需要0.07s,比起下标循环速度提升了321倍。 方法3:Apply循环(速度等级: ) df1['test'] = df['test']....
6880 def applymap(self, func) -> "DataFrame": ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\apply.py in get_result(self) 184 return self.apply_raw() 185 --> 186 return self.apply_standard() 187 188 def apply_empty_result(self): ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\apply.py in a...
In [20]: ts2["id"] = pd.to_numeric(ts2["id"], downcast="unsigned") In [21]: ts2[["x", "y"]] = ts2[["x", "y"]].apply(pd.to_numeric, downcast="float") In [22]: ts2.dtypes Out[22]: id uint16 name category x float32 y float32 dtype: object 代码语言:javascrip...
(self, key, value) 1284 ) 1285 1286 check_dict_or_set_indexers(key) 1287 key = com.apply_if_callable(key, self) -> 1288 cacher_needs_updating = self._check_is_chained_assignment_possible() 1289 1290 if key is Ellipsis: 1291 key = slice(None) ~/work/pandas/pandas/pandas/core/seri...
Pandas提供了很多数据处理的API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数,这个时候可以使用apply函数。 apply函数可以接收一个自定义函数,可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理。 apply函数类似于编写一个for循环,遍历行/列的每一个元素,但比使用for循环效率高很多。
importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]})print("Original DataFrame:")print(df)# 应用函数到每一行result = df.apply(sum, axis=1)print("\nSum of each row:")print(result) 3)使用自定义函数 ...
总结一下对 DataFrame 的apply操作: 当axis=0时,对每列columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。 无论axis=0还是axis=1,其传入指定函数的默认形式均为 Series,可以通过设置raw=True传入 numpy数组。 对每个Series执行结果后,会将结果整合在一起返回(若想有返回值,定义函数时需要return相应的值) ...
df["pos_labels"] = data.apply(lambda row: get_pred_class(row['pred_class'], row['pred']), axis=1) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. ...
in运算:’a’ in sr、for i in sr 键索引:sr['a'], sr[['a', 'b', 'd']] 键切片:sr['a':'c'] 其他函数:get('a',default = 0)等 标签示例: 四、pandas:整数索引 1.整数索引存在标签索引与下标索引,新手在这需注意下。 2.输入下面的列子会出什么结果: ...
'mean')# 7.16 输出语文成绩最高的男生和女生（groupby默认会去掉空值）def get_max(g):df = g.sort_values('语文',ascending=True)print(df)return df.iloc[-1,:]df2.groupby('性别').apply(get_max)# 7.17 按列省份、城市进行分组，计算语文、数学、英语成绩最大值的透视表df.pivot_table(index=...