现在,我们可以使用apply函数对DataFrame进行操作了。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...
在这个例子中,新列C的初始值全部为0。 方法二:使用apply函数 python import pandas as pd 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) 定义一个函数,将应用到DataFrame的每一行,将新列的值设为A列值和B列值之和 def add_column(row): return row['A'] ...
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...
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...
DataFrame['columnName'].apply(function) 直接在apply中运用函数,可以使用python内置函数也可以使用自定义函数,如data.loc[:,'A'].apply(str),将A列所有数据转为字符串;data.loc[:,'A'].apply(float),将A列所有数据转为浮点型等等; 所有示例使用以下数据集: ...
missing_value'df=df.applymap(lambda x:'missing_value'ifx=='setosa'elsex)deffunction_to_apply(...
is inferred from the return type of the applied function. Otherwise, it depends on the `result_type` argument. """ 通过函数介绍,我们知道了以下信息: apply会将自定义的func函数应用在dataframe的每列或者每行上面。 func接收的是每列或者每行转换成的一个Series对象,此对象的索引是行索引(对df每列操作...
1、df ['sum_value'] = df.apply(lambda x: sum_test(x['列名1'],x['列名2']), axis=1) 2、df ['sum_value'] = df.apply(sum_test,args= ( sum_test(df['列名1'],df['列名2'] ), axis=1) axis=1代表,对纵轴数据进行相关操作,即列。 分类: Python 标签: DataFrame, python 好文要...
df['column3'] = df.apply(apply_fx, axis=1) 以下我們用一個簡單例子開始解說 pandas apply。 簡單例子:透過 pandas apply 計算 BMI 匯入pandas 並定義 df。 我們用一個簡單的體重/身高 dataframe 示範如何計算 BMI。 import pandas as pd df = pd.DataFrame( ...
pl_data = pl_data.select([ pl.col(col).apply(lambda s: apply_md5(s)) for col in pl_data.columns ]) 查看运行结果: 3. Modin测试 Modin特点: 使用DataFrame作为基本数据类型; Modin具有与 Pandas 相同的应用程序接口(API); Pandas 仍然只会利用一个内核,而 Modin 会使用所有的内核; 能处理1MB到1T...