df = pd.DataFrame([['foo', 'x'], ['bar', 'y']], columns=['A', 'B']) A B 0 foo x 1 bar y 当涉及到数据帧时,我知道如何将单个参数函数与 Apply 一起使用,如下所示: def some_func(row): return '{0}-{1}'.format(row['A'], row['B']) df['C'] = df.apply(some_fu...
经过查看引用,发现apply函数可以对dataframe和Series类型使用,此处我们查看dataframe的apply: defapply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds):""" Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series objects whose index is either ...
apply函数可以接受一个函数作为参数,并将这个函数应用到DataFrame的每一行或每一列上。 df['Age']=df['Age'].apply(add_10) 1. 这行代码的意思是将add_10函数应用到df DataFrame的Age列上。apply函数将遍历Age列的每一个元素,将其作为add_10函数的参数进行计算,并将计算结果赋值给Age列的对应元素。 完整代...
Objects passed to the function are Series objects whose index is either the DataFrame's index (``axis=0``) or the DataFrame's columns(``axis=1``). 传递给函数的对象是Series对象,其索引是DataFrame的索引(axis=0)或DataFrame的列(axis=1)。 By default (``result_type=None``), the final ret...
一、apply函数中的参数 DataFrame.apply(func:'AggFuncType',axis:'Axis'=0,raw:'bool'=False,result_type=None,args=(),**kwargs) 参数: func :function,应用到每行或每列的函数。 axis:{0 or 'index', 1 or 'columns'},默认 0 ,控制函数应用的数据轴。
简介:【5月更文挑战第2天】在Python的Pandas中,可以通过直接赋值或使用apply函数在DataFrame添加新列。方法一是直接赋值,如`df['C'] = 0`,创建新列C并初始化为0。方法二是应用函数,例如定义`add_column`函数计算A列和B列之和,然后使用`df.apply(add_column, axis=1)`,使C列存储每行A、B列的和。
df['new_column'] = df['column'].apply(function) 其中,df是DataFrame对象,'new_column'是要添加到DataFrame中的新列名,'column'是要对应用函数的列名,function是要应用的函数。 通过使用.apply方法,可以避免使用for循环对每个数据项进行迭代处理。相比之下,使用.apply方法更加简洁高效。另外,使用.apply方法还可以...
of the DataFrame, the original indexandcolumns will be retained.Thedefaultbehaviour(None) dependsonthereturnvalueof the applied function: list-like results will be returnedasa Series of those. Howeverifthe apply function returns a Series these ...
问python -在apply函数中作为参数传递dataframe列EN#map()的功能是将函数对象依次作用于表的每一个元素...
df['grade1'] = df['score1'].apply(grade) df['grade2'] = df['score2'].apply(grade) print(df) ``` 这段代码创建了一个包含学生信息的DataFrame,并定义了一个函数grade,该函数将分数转换成等级。然后,使用apply方法将grade函数应用于列score1和score2,结果存储在新的列grade1和grade2中。