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’},...
apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据,我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。 譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中 注意:当调用DataFrame.apply()时,apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...
print(df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1)) 0 [1, 2] 1 [1, 2] 2 [1, 2] dtype: object #将列表沿着列的方向展开 print(df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type='expand')) 0 1 0 1 2 1 1 2 2 1 2 #expand参数跟下面这个结果是一致的 print(df.apply(lambda x: ...
这里使用了之前的一个案例,对data_q内数据根据BMI_group进行分组,取出不同BMI_group下Estimate的值,操作代码如下:首先使用groupby进行分组之后,然后使用apply函数取出Estimate列并整合为list。 data_q.groupby("BMI_group",sort=False).apply(lambda x:list((x["Estimate"]))) 七、总结 apply的使用方法或技巧远不...
DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None, args=(),**kwargs) 1. 2. 参数: func :function 应用到每行或每列的函数。 axis :{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 函数应用所沿着的轴。 0 or index : 在每一列上应用函数。
DataFrame.apply(func,axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds) func:要应用的函数。 axis:指定应用函数的轴向,0表示行方向,1表示列方向,默认为0。 raw:布尔值,表示是否在原始数据上应用函数,默认为False。 result_type:指定返回结果的数据类型,reduce’、’expand’或’broadcast’。
apply中有一个参数是reduce,文档如下。它的作用就是,当DataFrame为空的时候,使用reduce来确定返回的类型。 1. None 默认,让pandas直接去猜 2. True,总是返回Series 3. False,总时返回DataFrame 注意:在0.23.0版本后,要需要让result_type='reduce'才能生效。(所以我说要看不同版本各自的文档) ...
def my_function(row): return row['A'] * 2, row['B'] * 3 df[['A_result', 'B_result']] = df.apply(my_function, axis=1, result_type='expand') 上述代码中,my_function是一个自定义函数,它接受一个行作为输入,并返回两个值。apply函数将my_function应用于数据框的每一行,并将返回的多个...
# 计算指标熵值,效用,权重 defcal_entropy(x):m=len(x)r1=-1/np.log(m)*np.sum(x*x.map(np.log))r2=1-r1return(r1,r2)df_entropy=df.apply(cal_entropy,axis=0,result_type='expand').Tdf_entropy.columns=['信息熵','效用值']df_entropy['权重']=df_entropy['效用值']/np.sum(df_entrop...
data.str[:5]split_df = data.str.split('@', expand=True) split_df split_df = data.str.split('@') split_df split_df[0].str.cat(split_df[1], sep='@') (11)衍生变量 pandas使用apply多列生成一列数据的实例: importpandas as pd ...