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...
使用result_type参数,使得apply返回多列。 result_type参数可以取'reduce','expand','broadcast'以及None,默认是None。result_type参数是在每次处理返回的对象是可迭代时才生效,如果只有一个元素则返回Series,result_type参数便不生效。对于groupby数据使用apply时不生效,此时会把result_type认为是apply要应用的函数的参数...
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...
result_type 会覆盖默认行为,该参数有三个选项:reduce、broadcast、expand。这些选项决定了列表型返回值是否扩展为 DataFrame。 用好apply() 可以了解数据集的很多信息。比如可以提取每列的最大值对应的日期: 代码语言:javascript 复制 In [148]: tsdf = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 3), columns=['A',...
result_type值为枚举 'expand'将映射函数返回的序列展开为新数据的列 'reduce' broadcast' None默认 args元组,作为映射函数func的位置性参数。 **kwds作为func的命名参数 返回:映射后形成的Series或DataFrame。 melt() sort_values(self, by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_pos...
it depends on the `result_type` argument. """ 通过函数介绍,我们知道了以下信息: apply会将自定义的func函数应用在dataframe的每列或者每行上面。 func接收的是每列或者每行转换成的一个Series对象,此对象的索引是行索引(对df每列操作时)或者列索引(对每行操作时),axis=0代表对每行操作,axis=1代表对每列...
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：
将result_type 与 pandas apply 函数一起使用Python 守着一只汪 2021-07-13 16:13:06 我想在我创建的pandas.DataFrame上使用apply,并为每一行返回一个值列表,其中每个值本身就是一列。我写了以下代码:import pandas as pddef get_list(row): return [i for i in range(5)]df = pd.DataFrame(0, index...
可以使用result_type来覆盖默认行为,它接受三个选项:reduce、broadcast和expand。这些选项将决定类似列表的返回值如何扩展(或不扩展)到DataFrame。 apply()结合一些巧妙的技巧可以用来回答关于数据集的许多问题。例如,假设我们想要提取每列中最大值出现的日期:
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds) 此方法允许用户传递一个函数并将其应用于 Pandas 系列的每个值。 例:将 DataFrame 的列从浮点数转换为字符串。 Python3 # Import pandas libraryimportpandasaspd# initialize list of listsdata = [['Harvey.',10.5,45.25,...