假设你的for循环运行正常，你可以使用如下的map函数：
applymap/map 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)) ...
如何在pandas dataframe中设置数据和索引 如何在Map[String,Dataframe]中存储多个dataframe,并使用map的key访问每个dataframe Pandas:使用其他dataframe的索引值创建新的dataframe 使用pandas dataframe中的索引号突出显示行 不使用索引列作为Pandas DataFrame中的变量 ...
5,6]})# 使用map()方法对DataFrame的每列进行处理result_map=df['A'].map(lambdax:x*2)# 使用apply()方法在整个DataFrame上应用函数result_apply=df.apply(lambdax:x*2)print("Result using map():")print(result_map)print("\nResult using apply():")print(result_apply)---Resultusingmap():02142...
总而言之,对于Series而言,map可以解决绝大多数的数据处理需求,但如果需要使用较为复杂的函数,则需要用到apply方法。 DataFrame数据处理 apply 对DataFrame而言,apply是非常重要的数据处理方法,它可以接收各种各样的函数(Python内置的或自定义的),处理方式很灵活,下面通过几个例子来看看apply的具体使用及其原理。 在进行具...
而是带下画线的小写字母数字。好的列名称还应该是描述性的，言简意赅，并且不应与现有的DataFrame或...
一种替代方案：将名称从dict更改为dicts，以避免与内置类型混淆
data = pd.DataFrame({“name”:[“tom”,“jeery”,“Alex”,“Jason”],“salary”:[10000,20000,15000,25000],“gender”:[“male”,“female”,“male”,“female”]})data 做映射 dic = {“male”:“男”,“female”:“女”} map可以将gender这组数据中的每个元素根据dic表示的关系,进行映射转换...
我们可以利用apply方法很容易地实现这一点,apply方法有些像是Python原生的map方法,可以对DataFrame当中的每一个元素做一个映射计算。我们只需要在apply方法当中传入我们想要应用在DataFrame上的方法即可,也就是说它接受的参数是一个函数,这是一个很典型的函数式编程的应用。
我们可以利用apply方法很容易地实现这一点,apply方法有些像是Python原生的map方法,可以对DataFrame当中的每一个元素做一个映射计算。我们只需要在apply方法当中传入我们想要应用在DataFrame上的方法即可,也就是说它接受的参数是一个函数,这是一个很典型的函数式编程的应用。