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'] == 'GSE [古斯美东仓]' and ...
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)...
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), axis=0)。 4、如何使用apply函数进行数据转换? 答:可以定义一...
df1= df1.apply(f,axis=1) #计算的时候取的是行数 df1 A B C00.00.501.011.00.750.021.00.000.0 2、axis=2 df2 =df.copy() df2= df2.apply(f,axis=0) df2 A B C00.00.01.011.01.00.020.50.00.5 3、默认axis df3 =df.copy() df3=df3.apply(f) df3 # 在DataFrame中apply函数默认的是axis=...
1. apply 用途:apply 用于在 DataFrame 的行或列上,或者在 Series 上应用一个函数。 工作方式: 在DataFrame 上,apply 通常用于对整行或整列应用函数。通过设置 axis 参数,你可以选择是沿着行 (axis=0) 还是列 (axis=1) 应用函数。 在Series 上,apply 可以用于对每个元素应用函数。 示例: 在DataFrame 上:...
df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=1) #axis=1,表示按行对数据进行操作#从下面的结果可以看出,我们使用了apply函数之后,系统自动按行找最大值和最小值计算,每一行输出一个值 0 4 1 7 2 4 dtype: int64 df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=0) ...
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...
= row.col2[idx] return valuedf['col3' ] = df.apply(f,axis=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...
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...