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...
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...
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) ...
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...
python apply函数 函数格式为:apply(func,*args,**kwargs) 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。 对某一列(column)进行操作 #对C1列中的每一个元素加1df["C1"].apply(lambdax:x+1) 对某一行(row)进行操作
df['new_column']=df.apply(lambdarow: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)
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...