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...
))# dataFrame.apply()df['field'] = df[['班级内容_field','功课内容_field','结论内容_field']].apply(combine_effect_info, axis=1)# Series.applydf['班级内容_reason'] = df["班级内容"].apply(check_effect_detail, args=(2,))
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...
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: data = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,...
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...
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 ...
当然可以,apply 函数是 Pandas 库中一个非常强大且灵活的工具,它允许我们对 DataFrame 的行或列应用自定义函数。这个自定义函数不仅可以是我们自己定义的,也可以是 Python 其他库中的函数。 1. apply 函数的基本功能 apply 函数的基本语法如下: python DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False,...
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。
方法描述DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数DataFrame.applymap(func)Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise, i.e.DataFrame.aggregate(func[, axis])Aggregate using callable, string, dict, or list of string/callablesDataFrame.transform(func, *args,...
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), by_row='compat', engine='python', engine_kwargs=None, **kwargs)` 沿着DataFrame的轴应用函数。 传递给函数的对象是Series对象,其索引要么是DataFrame的索引(axis=0),要么是DataFrame的列(axis=1)。 默认情况下(result_type=None...