importpandasaspd# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[10,20,30],'B':[20,30,40],'C':['pandasdataframe.com','example','test']})# 使用lambda函数将两列数值相加df['A+B']=df.apply(lambdarow:row['A']+row['B'],axis=1)print(df) Python Copy Output: 示例3:条件修改多个列 import...
# Quick examples of pandas apply function to every row # Example 1: Using Dataframe.apply() # To apply function to every row def add(row): return row[0]+row[1]+row[2] df['new_col'] = df.apply(add, axis=1) # Example 2: Pandas apply function to every row # Using lambda funct...
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'...
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...
row_sums = df.apply(sum, axis=1) row_sums 0 51 72 9dtype: int64 使用apply 来修改数据格式 假设我们有一个电话号码数据,我们想将它转换为一个统一的格式: df = pd.DataFrame({ 'phone': ['123-456-7890', '456.789.0123', '(789)012-3456'] }) df phone 0 123-456-7890 1 456.789....
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[...
比如下面我们利用apply()来提取name列中的首字母和剩余部分字母: data.apply(lambda row: (row['name'][0], row['name'][1:]), axis=1) 0 (J, ack) 1 (A, lice) 2 (L, ily) 3 (M, shis) 4 (G, dli) 5 (A, gosh) 6 (F, ilu) 7 (M, ack) 8 (L, ucy) 9 (P, ony) 可以...
def custom_function(row): new_column1 = row['A'] + row['B'] new_column2 = row['B'] - row['C'] return pd.Series([new_column1, new_column2]) # 使用apply函数将函数应用于每一行 new_columns = df.apply(custom_function, axis=1) ...
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。
raw : boolean, default False|If False, convert each row or column into a Series. If raw=True the passed function will receive ndarray objects instead. reduce : boolean or None, default None|Try to apply reduction procedures. args : tuple|函数的参数 ...