# 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
df["duplicated"]=df.groupby("name").cumcount()+1##bug df.apply(lambda row: df["name"].astype(str).str.slice(start=0) if row["duplicated"] ==0 else df["name"],axis=1 )df.apply(lambdarow: row["name"][0,-1].str.slice(start=0)ifrow["duplicated"] ==0elserow["name"],axis...
data.apply(lambdarow:fun_all(row['name'],row['gender'],row['age']),axis=1) 0有个名字叫Jack的人,性别为女性,年龄为25。 1有个名字叫Alice的人,性别为男性,年龄为34。 2有个名字叫Lily的人,性别为女性,年龄为49。 3有个名字叫Mshis的人,性别为女性,年龄为42。 4有个名字叫Gdli的人,性别为...
下面是一个使用lambda函数对DataFrame每一行进行操作的示例代码: importpandasaspd# 创建DataFramedata={'Name':['Tom','John','Mike','Lisa'],'Age':[20,25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)# 使用lambda函数对每一行的Age进行加1操作df['Age']=df.apply(lambdarow:row['Age']+1,axis=1)print(df) 1....
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 ...
脚本:DataT['Indicator_Name'].apply(String_Year_Pick_V2) - 给出结果 DataT[['Indicator 2', 'Year']] = DataT.apply(lambda Row: String_Year_Pick_V2(Row['Indicator_Name']), axis=1) Error: ValueError: shape mismatch: value array of shape (252,) could not be broadcast to indexing res...
df['new_column'] = df.apply(lambda row: row['a'] + row['b'], axis=1) 使用concat高效合并DataFrames:在管理索引的同时垂直或水平连接DataFrames。 pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) 使用read_csv参数进行选择性读取:使用read_csv中的参数读取文件的特定行、列或块。
apply()函数主要用于对DataFrame中的某一column或row中的元素执行相同的函数操作。 新建一个DataFrame如下: 对某一列(column)进行操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #对C1列中的每一个元素加1df["C1"].apply(lambda x:x+1)
apply(lambda x: x.year) # 查看处理后的数据 data 由于上述需求非常简单,只需要从成立时间字段中的日期中得到年份信息即可,所以应用了一个临时的匿名函数,如果大家对匿名函数不熟悉,那么还可以使用自定义函数来实现,只需将上面代码中应用函数的那一行代码替换成下面的即可。 # 先自己定义一个满足需要求的函数 ...
double=lambda x:x*2print(double(5))10 Map和Filter 一旦掌握了lambda表达式,学习将它们与Map和Filter函数配合使用,可以实现更为强大的功能。 具体来说,map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中,它遍历每个元素并乘以2,构成新列表。请注意,list()函数只是将输出转换为列表类型。