定义:apply函数在Pandas库中函数,应用对象是DataFrame或Series的行或列上,并返回一个新的DataFrame或Series。主要有两方面的功能:一是直接对DataFrame或者Series应用函数,二是对pandas中的groupby之后的聚合对象apply函数 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, result_type=None, args=(), **kw...
代码如下,此时需要控制axis=1,否则找不到A和B列。 data.loc[:,'C'] = data.apply(lambda x: 1 if x['A'] > (x['B']*0.5) else 0,axis=1) 受限于篇幅这里只简单介绍了lambda和apply的使用方法的一种,后续可以专门拿出时间详细的写一下二者配合使用在数据分析中的技巧。 六、与guoupby配合使用实...
答:在Pandas DataFrame中,可以直接调用apply方法并传入自定义函数。df.apply(func, axis=1)。 2、如何设置apply函数的轴向? 答:通过设置axis参数来指定轴向,0表示行方向,1表示列方向,默认为0。 3、如何使用apply函数处理缺失值? 答:可以结合fillna方法使用apply函数处理缺失值。df.apply(lambda x: x.fillna(0),...
grouped = df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=False, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False)参数解释 by参数用于指定要进行分组的列名，可以是一个列名或者多个列名的列表axis参数用于指定分组方向，0表示行方向，1表示列方向level参数用于指定分组级别as_index参数用于指定...
apply()使用时,通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出DataFrame的apply()用法: DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs) 1. 参数: func:函数或 lambda 表达式,应用于每行或者每列 ...
apply函数默认的是axis为 axis=0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 data= [ [1,2,3], [5,4,1], [3,2,2] ] df = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])f = lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x)) print(...
apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针。 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一...
在Python中,apply()函数的语法如下: apply(function,axis=0) 1. function是要应用的函数,可以是内置函数或自定义函数。axis参数是可选的,用于指定应用函数的轴。默认情况下,它的值为0,表示按列应用函数。 示例 下面是一个使用apply()函数的示例: importpandasaspd# 创建一个包含整数的DataFramedf=pd.DataFrame(...
1、axis=1 代码语言:javascript 复制 df1=df.copy()df1=df1.apply(f,axis=1)#计算的时候取的是行数 df1ABC0.00.501.01.00.750.01.00.000.0 2、axis=2 代码语言:javascript 复制 df2=df.copy()df2=df2.apply(f,axis=0)df2ABC00.00.01.011.01.00.020.50.00.5 ...
axis{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Axis along which the function is applied: 0 or ‘index’: apply function to each column. 1 or ‘columns’: apply function to each row. 也就是说,0代表按列,1代表按行 例如我的数据 ...