data.progress_apply(lambda row:fun_all(row['name'],row['gender'], row['age']), axis = 1)
import pandas as pd # 定义一个函数,该函数将在每一行中应用 def my_function(row): return pd.Series([row['column1'] * 2, row['column2'] * 3]) # 创建一个DataFrame data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用apply函数将my_functio...
A B049149249# 0.首先定义一个函数,此函数要对df的每行进行操作# 1.需要重点说明的就是fun1的第一个形参就是df的每一行,可以把此行当做字典,键就是列名;# 2.在此之后的形参才是apply函数中args的参数,即我们要传入的外部参数deffun1(row, num):# row是dataframe的每一行,num是外部要用的参数returnrow[...
1 or ‘columns’:函数按行处理( apply function to each row) # 只处理指定行、列,可以用行或者列的 name 属性进行限定df5=df.apply(lambdad:np.square(d)ifd.name=="a"elsed,axis=1)print("-"*30,"\n",df5)# 仅对行"a"进行操作df6=df.apply(lambdad:np.square(d)ifd.namein["x","y"]e...
pandas apply函数应用于多个列 参考:pandas apply function to multiple columns 在数据分析和数据处理中,pandas库是Python中最常用和强大的工具之一。它提供了大量的功能来处理和分析数据,其中apply函数是一个非常灵活的工具,可以用来对DataFrame中的数据进行复杂的转换和操作。本文将详细介绍如何在pandas中使用apply函数对...
使用apply函数,你可以同时修改多列的数据。 示例代码 4:修改多列 importpandasaspd# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':[10*xforxinrange(1,6)],'C':['pandasdataframe.com'for_inrange(5)]})# 定义一个函数,操作多列defmodify_columns(row):row['A']=row['A']*100row['B'...
def calculate_sum(row): return row['A'] + row['B'] 使用apply函数将函数应用于DataFrame的指定列,并将结果赋值给新的列: 代码语言:txt 复制 df['C'] = df.apply(calculate_sum, axis=1) 在上述代码中,calculate_sum函数接受一个行对象作为参数,并返回该行中'A'列和'B'列的和。然后,使用apply...
Use the apply() function when you want to update every row in the Pandas DataFrame by calling a custom function. In order to apply a function to every
DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None, args=(),**kwargs) 1. 2. 参数: func :function 应用到每行或每列的函数。 axis :{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 函数应用所沿着的轴。 0 or index : 在每一列上应用函数。
我们现在用apply来对列data1,data2进行相加 #axis =1 ,apply function to each row.#axis =0,apply function to each column,default 0df['total']=df[['data1','data2']].apply(lambdax:x.sum(),axis=1)df 这里写图片描述 df.loc['total']=df[['data1','data2']].apply(lambdax:x.sum()...