# 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...
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...
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.apply(lambda x: x...
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...
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) ...
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。
大家可以在Lambda函数中使用apply。所要做的就是指定这个轴。在本文的示例中,想要执行按列操作,要使用 axis 1: 这段代码甚至比之前的方法更快,完成时间为27毫秒。 Pandas向量化—快9280倍 此外,也可以利用向量化的优点来创建非常快的代码。 重点是避免像之前的示例中的Python级循环,并使用优化后的C语言代码,这将...
apply(lambda row: sub_psi(row), axis=1) stat_df = stat_df[['bucket', 'base_cnt', 'base_dist', 'test_cnt', 'test_dist', 'psi']] psi = stat_df['psi'].sum() except: print('error!!!') psi = np.nan stat_df = None return psi, stat_df 举例,现在我们想对LoanAmount借款...