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,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’。
一、dataframe一次性apply赋值两列数据 apply运用函数时,增加字段:result_type='expand',示例如下: 此时如果想通过函数,同时得到两列数据,如下函数: 通过如下方法,则可同时得到新增两列函数 除了赋值到新的两列,也可以覆盖之前拥有的字段,结果如下示例:
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) ...
This hints at one of the powers of decorators. They add behavior that can apply to many different functions.Remove ads Returning Values From Decorated FunctionsWhat happens to the return value of decorated functions? Well, that’s up to the decorator to decide. Say you decorate a simple ...
CardId.apply(lambda x : x[6:10]+"-"+x[10:12]+"-"+x[12:14]) # 提取性别,待观察性别分布 >>> df['Gender'] = df['CardId'].map(lambda x : 'Male' if int(x[-2]) % 2 else 'Female') >>> df.head() 3.计算年龄 由于数据来源于线下,并未进行数据有效性验证,在进行年龄计算前...
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),...
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...