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...
result_type :{'expand', 'reduce', 'broadcast', None}, default None 只有在axis=1列时才会发挥作用。 expand : 列表式的结果将被转化为列。 reduce : 如果可能的话,返回一个Series,而不是展开类似列表的结果。这与 expand 相反。 broadcast : 结果将被广播到 DataFrame 的原始形状,原始索引和列将被保留。
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’},...
,\result['geocodes'][0]['adcode']else:returnnp.nan,np.nan,np.nanelse:returnnp.nan,np.nan,np.nandata[['经度','纬度','行政区划代码']]=data.apply(GET_GIS_INFO,axis=1,result_type='expand')# 展示衍生字段后的数据data 上述代码对于新手来说,并不是很好理解,下面笔者来做一个详细的解析。
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...
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) ...
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’。
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_entropy['效用值']) ...
result_type:{‘expand’, ‘reduce’, ‘broadcast’, None}, 默认为None。主要是确定返回值的类型(list-like, series, dataframe),除了该设定还需要考虑函数的功能。简单解释见下方代码。 简单应用 df.apply(np.sum,axis=1)# 'expand': 返回值为列表类型df.apply(lambdax:[1,2],axis=1,result_type='ex...
Apply the decorator to the function immediately.Using this boilerplate on the @repeat decorator in the previous section, you can write the following:Python decorators.py import functools # ... def repeat(_func=None, *, num_times=2): def decorator_repeat(func): @functools.wraps(func) def...