df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type='expand') ''' 0 1 0 1 2 1 1 2 2 1 2 ''' # 在函数中返回一个序列,生成的列名将是序列索引。 df.apply(lambda x: pd.Series([1, 2], index=['foo', 'bar']), axis=1) ''' foo bar 0 1 2 1 1 2 2 1 2 ''' # res...
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...
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。
DataFrame.apply(func:'AggFuncType',axis:'Axis'=0,raw:'bool'=False,result_type=None,args=(),**kwargs) 参数: func :function,应用到每行或每列的函数。 axis:{0 or 'index', 1 or 'columns'},默认 0 ,控制函数应用的数据轴。 0 or index:对每一列数据应用函数。 1 or columns:对每一行数据...
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...
默认情况下,apply()里面调用的函数的返回类型会影响其输出结果的类型。 如果调用的函数返回的是Series,输出结果的类型是DataFrame。而且输出的列的索引与函数返回的Series索引相匹配。 如果函数返回的是其它任意类型,输出的结果将是 Series。 result_type参数可以覆盖默认行为(只有当axis=1,即应用在列上才能发挥作用),...
df.apply(lambdax: [1,2], axis=1, result_type='expand') df.apply(lambdax: pd.Series([1,2], index=['foo','bar']), axis=1) (3) Group By pandas.DataFrame.groupby():返回DataFrameGroupBy类型。DataFrameGroupBy对象,也可以通过group['col_name']选取需要的 column。
apply(rank,1,result_type='expand').values # 提取画图所需的数据 data0 = data[:, 0] data1 = data[:, 1] # data 有几个数据,就把整圆 360° 分成几份 angle = np.linspace(0, 2*np.pi, len(data0), endpoint=False) # 增加第一个 angle 到所有 angle 里,以实现闭合 angles = np....