# 自定义函数,返回两列数据的计算结果 def func01(x): return x[0] * 2, x[1] * -1 # 使用 apply 方法传入自定义函数,并指定结果类型为 expand print(df.apply(func01, axis=1, result_type='expand')) # 使用 apply 方法传入自定义函数,并指定结果类型为 broadcast print(df.apply(func01, axis...
实际上，第二种方法不是扩展v_split返回的不同长度的列表，而是将它们分配给一个名为x的列：
result_type 主要是对新生成的DataFrame的列名进行操作,且只能在axis=1上进行操作,3种取值情况: expand broadcast reduce 1、使用result_type="expand" 2、使用result_type="broadcast" 列名保持不变化 3、使用result_type="reduce" 最终生成的是一个Series类型的数据 applymap applymap的使用具有一定的限制性,它是...
在Pandas中，apply函数的使用灵活多样，其中result_type参数的设定决定了apply返回的结果形式。result_type有四种可能的值：'reduce'、'expand'、'broadcast'以及None。默认情况下，此参数为None。当处理的结果为可迭代对象时，result_type参数才起效。若结果只包含一个元素，则返回结果为Series，此时result_t...
在Pandas dataframe中使用apply返回多列,可以通过两种方法实现:使用apply函数和使用assign函数。 方法一:使用apply函数 首先,定义一个函数,该函数将应用于每一行或每一列。 使用apply函数,将该函数应用于DataFrame的每一行(axis=1)或每一列(axis=0)。 在apply函数中,设置参数result_type='expand',以展开返回的Series...
>>>df.apply(lambdax:[1,2], axis=1, result_type='expand')01012112212 在函数内返回 Series 类似于传递result_type='expand'。生成的列名称将是系列索引。 >>>df.apply(lambdax:pd.Series([1,2], index=['foo','bar']), axis=1) foo bar012112212 ...
pandas返回多个结果赋给多个列 df[['c','d']] = df.apply(lambdax: func_main(x['a'], x['b']), axis=1, result_type='expand')
result_type: 当axis=1时,设置返回结果的类型和样式,支持{'expand', 'reduce', 'broadcast', None}四种类型,默认为None。 expand: 列表式的结果将被转化为列。 reduce: 如果可能的话,返回一个Series,而不是返回列表式的结果。这与expand相反。 broadcast: 结果将被广播成DataFrame的原始形状,DataFrame的原始索引...
result_type:{‘expand’, ‘reduce’, ‘broadcast’, None}, 默认值None 这些仅在axis = 1(列)时起作用: ‘expand’:它定义了类似列表的结果, 这些结果将变成列。 ‘reduce’:与’expand’相反。如果可能, 它返回一个Series而不是扩展类似列表的结果。
result_type :{'expand', 'reduce', 'broadcast', None}, default None 只有在axis=1列时才会发挥作用。 expand : 列表式的结果将被转化为列。 reduce : 如果可能的话,返回一个Series,而不是展开类似列表的结果。这与 expand 相反。 broadcast : 结果将被广播到 DataFrame 的原始形状,原始索引和列将被保留...