调用: apply(function,axis),function表明所使用的函数,axis表明对行或者列做运算 例子: importnumpy as np a= np.random.randint(low=0,high=4,size=(2,4)) data=pd.DataFrame(a) data.apply(lambda x:x*10)#输出: 1. 2. 3. 4. 总结 1、filter和map都是python内置的函数,可以直接调用,reduce在fun...
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) 1. 参数: func:函数或 lambda 表达式,应用于每行或者每列 axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’},...
# 创建DataFrame df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) # 使用.apply()调用lambda函数,并传递两个函数作为参数 df['result'] = df.apply(lambda row: function_a(row['col1']) + function_b(row['col2']), axis=1) 在上述代码中,我们...
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 ...
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs) func:要应用的函数,可以是内置函数、自定义函数或lambda函数。 axis:指定函数应用的轴,0表示按列应用,1表示按行应用。 raw:如果为True,则将原始数据作为numpy数组传递给函数,否则传递的是Series对象。
Python中的lambda表达式的用法+apply的用法 1.lambda表达式的用法 lambda表达式的原型: lambda 参数 : 操作(参数) lambda函数也叫做匿名函数,即没有具体名称的函数,主要用途是快速定义单行函数,可以用在任何需要函数的地方。 2.map函数的用法 map函数可以将一个函数映射到一个可枚举类型上面 可枚举类型:list set等 ...
lambda + map 首先出场的是lambda+map的组合,先看下面这个例子: numbers = [1,2,3,4,5] add_one = list(map(lambda n:n+1,numbers)) #map(fun,sequence)print(list(add_one)) print(tuple(add_one)) Out: [2,3,4,5,6] (2,3,4,5,6) ...
df.apply(lambda x: x.fillna(0), axis=0) 使用apply进行数据转换 我们需要对DataFrame中的数据进行转换,例如将数值型数据转换为分位数,我们可以使用apply函数结合自定义函数实现这一目标: def quantile_transform(x, q): return x.quantile(q) df.apply(lambda col: quantile_transform(col, 0.5), axis=0)...
apply(lambda x:x/x.sum(),axis=1) plt.plot(rate['return'],label='return') plt.plot(rate['active'],label='active') plt.legend() 由图可知,前3个月,活跃用户占比比较大,维持在7%左右,而回流用户比例在上升,由于new用户还没有足够时间变成回流用户 4月份过后,不论是活跃用户,还是回流用户都呈现...
DataFrame的apply方法可以实现此功能 f=lambda x:x.max()-x.min() #默认情况下会以列为单位,分别对列应用函数 t1=df.apply(f) print(t1) t2=df.apply(f,axis=1) print(t2) """ b 1.597883 d 4.213089 e 1.401566 dtype: float64 utah 2.642770 ohio 1.370957 texas 1.552852 oregon 2.939397 dtype: ...