orders['毛利'] = orders.apply(lambda x: (x['平均采购价'] * 0.4 * x['数量'] + x['毛利']) if (x['产品代码'] in depreciate) and x['订单类型'] == 'sale' else x['毛利'],axis=1) orders['平均采购价'] = orders.apply(lambda x: 0 if (x['订单类型'] == 'resend') else...
接下来,我们使用.apply()方法调用lambda函数,并在lambda函数中传递两个函数作为参数。在lambda函数中,我们可以通过row['col1']和row['col2']来获取DataFrame中每一行的对应值,并分别传递给函数A和函数B进行处理。最后,将处理结果赋值给新的一列'result'。 需要注意的是,axis=1参数表示按...
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’}, 默认为0 0 or ‘index’: 表示函数处理的是每一列 1 or ‘columns’: 表示函数处理的是每一行 raw:...
1)def创建的方法是有名称的,而lambda没有。 2)lambda会返回一个函数对象,但这个对象不会赋给一个标识符,而def则会把函数对象赋值给一个变量(函数名)。 3)lambda只是一个表达式,而def则是一个语句。 4)lambda表达式” : “后面,只能有一个表达式,def则可以有多个。 5)像if或for或print等语句不能用于lambda...
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...
data.loc[:,'C'] = data.apply(lambda x: 1 if x['A'] > (x['B']*0.5) else 0,axis=1) 受限于篇幅这里只简单介绍了lambda和apply的使用方法的一种,后续可以专门拿出时间详细的写一下二者配合使用在数据分析中的技巧。 六、与guoupby配合使用实现分组拼接 ...
df.apply(lambda row: row.sum(), axis=1) 或者对每一列求和: df.apply(lambda col: col.sum(), axis=0) 高级用法 使用apply处理缺失值 在实际数据处理过程中,我们经常需要处理缺失值。apply函数可以帮助我们轻松地实现这一目标,我们可以使用以下代码将DataFrame中的所有空值替换为0: ...
df['Value'] = df.apply(lambdarow: my_test(row['a'], row['c']), axis=1)#方法1print(df) df['Value2'] = df['a'] + df['c']#方法2print(df) 输出结果如下: a b c 0-1.194841 foo 1.648214 1 -0.377554 bar 0.496678 2 1.524940 foo -1.245333 ...
df1.apply(lambdax :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(lambdax :x.max()-x.min(),axis=0)#默认参数axis=0,表示按列对数据进...
grouped = df.groupby('name')result = grouped.apply(lambda x: x[x['score'] > 85].describe())print(result)这段代码会输出每个组的描述性统计信息（只包含分数大于85的行），例如计数、平均值、标准差等。我们可以根据需要对apply()方法的参数进行调整来实现不同的功能。【多个操作串联】可以将多个操作...