apply(lambda x: x ** 2) print(df)输出:A B C D 0 1 5 6 1 1 2 6 8 4 2 3 7 10 9 3 4 8 12 16apply() 适用于处理一维数据,applymap() 则是对 DataFrame 中的每个元素应用函数,适用于二维数据。实例 # 使用 applymap() 对 DataFrame 的每个元素应用函数 df = df.ap
def process_row(row, a, b): return row['A'] + row['B'] + a + b # 对每一行执行 process_row 函数,并将参数传递给 args 参数中 df['C'] = df.apply(process_row, axis=1, args=(2, 3)) print(df) 这将输出以下结果: A B C 0 1 4 10 1 2 5 12 2 3 6 14 其中,C列为A...
2],[3,4],[5,6]],'B':['pandasdataframe.com'for_inrange(3)]})# 定义一个处理列表的函数defprocess_list(data,factor):return[x*factorforxindata]# 使用 apply 函数df['A']=df['A'].apply(process_list,args=(3,))print(df)
示例代码 2: 使用 apply 返回多列 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':['pandasdataframe.com'for_inrange(5)]})# 定义一个函数,返回多个新的列值defmultiple_columns(row):returnpd.Series([row['A']*2,row['A']*3],index=['double','triple'])# 应用...
mask= df['e'] < 5df.loc[mask,'new'] = df['a'] + df['b']print(time.process_time())#1.2s 耗时1.2s 本文的重点 其实不是 apply 方法,记住一点即可:把 pandas 和 numpy 当做向量处理是最快的 参考资料还有其他更快的方法,但我实验不成功,就没写,大家可以试试 ...
使用apply()函数和Parallel()来并行执行循环操作: 代码语言:txt 复制 # 获取CPU核心数 num_cores = multiprocessing.cpu_count() # 使用Parallel()来创建一个并行化任务 # 在每个CPU核心上并行执行process_data函数 processed_data = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(process_data)(row) for _, row in da...
Pandas中,我们可以使用apply()方法将一个函数作用于数据框中所有的行或者列上,实现对数据的自定义处理。例如,我们定义一个函数对每一行进行处理: def process_data(row): # 处理数据的逻辑 return processed_row # 对每一行进行 df.apply(process_data, axis=1) 在apply()方法中,axis参数可以设置为0表示对每...
df['new_column']=df['column1'].apply(process_data) 3.请创建一个两列的DataFrame数据,自定义一个lambda函数用来两列之和,并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd # 创建一个示例 DataFrame ...
使用dataframe.apply %%timeit -r 7 -n 1 -odata['newcol'] = data.apply(lambda row: process(row['job'],row['company']), axis=1)使用List Map %%timeit -r 7 -n 1 -odata['newcol'] = list(map(process, data.job, data.company))Pandas矢量化 %%timeit -r 7 -n 1 -odata['newcol'] ...
mask= df['e'] < 5df.loc[mask,'new'] = df['a'] + df['b']print(time.process_time())#1.2s 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 耗时1.2s 本文的重点 其实不是 apply 方法,记住一点即可:把 pandas 和 numpy 当做向量处理是最快的 ...