orders['仓库分类'] = orders.apply(lambda x: '特定库龄'if isClearance(x['付款时间'], x['产品代码'], clearance_goods) != None else x['仓库分类'], axis=1) # 特定库龄处理 orders['仓库分类'] = orders.apply(lambda x: '特定库龄' if (x['发运仓库']
Pandas 的很多对象都可以使用apply()来调用函数,如 Dataframe、Series、分组对象、各种时间序列等。 2.语法结构 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)...
apply函数默认的是axis为 axis=0 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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(df) A B C 0 1 2 3 1 ...
apply的使用总共基本用于三处,1是你要对每条记录进行遍历去函数计算出一个值,2是你要对某一列进行操作,3是你groupby后要对每个group后的字表df df.apply(lambda x:func(x,args**),axis=1) df.apply(lambda x:func(x,args**),axis=0) df.groupby([column1]).apply(lambda x:func(x,args**)) 1....
apply(lambda x:x['amount_cumsum']/amount_total,axis=1) #前xx名用户的总贡献率 user_cumsum.tail() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 user_cumsum['prop'].plot() 由图分析可知,前20000名用户贡献总金额的40%,剩余3500名用户贡献了60%。(2/8原则) 用户消费行为 1.首购时间 代码...
= row.col2[idx] return valuedf['col3' ] = df.apply(f,axis=1)...
2、apply在series或者list上的应用 在series上同map函数,对元素进行操作 df['newMath']=(df['math']).apply(lambda x:x-10) apply在dataframe上的操作,循环对象.apply(lambda x:f(x)),当循环对象是dataframe时,axis参数默认为0表示列循环,axis=1表示行循环 df['totalPoints']=(df).apply(lambda x: x...
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(...
df['new'] = df.apply(lambdax: func(x['a'], x['b'], x['c'], x['d'], x['e']), axis=1)# 按行计算 跨列# Wall time: 25.4 s 三、Swift并行加速 安全Swifit包,并执行。 pip install swifter %%timeimportswifter df['new'] = df.swifter.apply(lambdax: func(x['a'], x['b...
Hadley Wickham创造了一个用于表示分组运算的术语“split-apply-combine" (拆分-应用-合并)。第一个阶段,pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。 例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各...