import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')grouped = df.groupby('column_name')mean_values = grouped.transform(lambda x: x.mean())上面的代码将数据框按照“column_name”列进行分组，并在每个组上应用mean函数。然后，mean函数的结果被广播回原始数据框中的每个元素。2.3使用apply进行数据变换 a...
absolute <lambda> absolute <lambda> 0 1 1 5 25 1 3 9 7 49 2 5 25 9 81 在transform()中传入多个函数对DataFrame进行转换,结果中的索引变成多层索引,第一层索引是DataFrame的列名,第二层索引是执行的函数名。按第一层索引来比较,DataFrame的形状并没有变化。 在传入多个函数时,传入的方式是用列表传入,...
df.transform(plus_10) 也可以使用更简洁的lambda函数来代替普通函数: df.transform(lambdax: x+10) 2.字符串函数名 func可以是字符串的函数名,比如:sqrt、sum, df.transform('sqrt') 3.函数列表 func可以是一个包含函数的列表,函数可以是第三方库的函数也可以是自定义函数,比如 df.transform([np.sqrt, np...
df['pct']=df['sales']/df['city_total_sales']df['pct']=df['pct'].apply(lambda x:format(x,'.2%')) 三、过滤数据 transform也可以用来过滤数据。仍用上个例子,我们希望获得城市总销售额超过40的记录,那么就可以这样使用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df[df.groupby('city...
penguins['bill_length_mm'].transform(np.log) 图3 或者传入lambda函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # lambda函数 penguins['bill_length_mm'].transform(lambda s:s+1) 图4 多个变换函数 也可以传入包含多个变换函数的列表来一口气计算出多列结果: ...
(q=.25)))Daily['Upper']=StateYearMonth['CustomerCount'].transform(lambdax:x.quantile(q=.75)+(1.5*x.quantile(q=.75)-x.quantile(q=.25)))Daily['Outlier']=(Daily['CustomerCount']<Daily['Lower'])|(Daily['CustomerCount']>Daily['Upper'])# 删除异常值OutliersDaily=Daily[Daily['Outlier...
df.transform(lambdax: x+10) 字符串函数 我们可以将任何有效的Pandas字符串函数传递给func,例如'sqrt': df.transform('sqrt') 函数列表 func可以是函数的列表。例如,来自NumPy的sqrt和exp: df.transform([np.sqrt, np.exp]) 轴标签->函数的字典
① func是自定义函数，也可以用lambda函数来实现，效果是一样的，而且看起来更加简洁。② func是字符串函数 df['平方根'] = df['总分'].transform('sqrt')③ func是字典函数 分别对两列使用不同的函数。2、合并分组结果 df['班级平均总分'] = df.groupby('班级')['总分'].transform(np.mean)对分组后...
df.transform(lambda x: x+10) 2. 字符串函数 也可以传递任何有效的pandas内置的字符串函数,例如sqrt: df.transform('sqrt') 3. 函数列表 func还可以是一个函数的列表。例如numpy的sqrt和exp函数的列表组合: df.transform([np.sqrt, np.exp])
df.transform(lambda x: x*2) # 应用匿名函数df.transform([np.sqrt, np.exp]) # 调用多个函数 7、copy() s = pd.Series([1, 2], index=["a","b"])s_1 = ss_copy = s.copy()s_1 is s # Trues_copy is s # False 编辑:王菁 ...