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 拆分-应用-合并 split-apply-combineapply() 方法是针对某些行或列进行操作的,applymap()方法是针对所有元素进行操作的 DataFrame 对象,apply 函数的语法如下: DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds) Series 对象,apply 函数的语法如下: Series.apply(func, ...
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针。 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实...
apply会将自定义的func函数应用在dataframe的每列或者每行上面。 func接收的是每列或者每行转换成的一个Series对象,此对象的索引是行索引(对df每列操作时)或者列索引(对每行操作时),axis=0代表对每行操作,axis=1代表对每列操作。 apply函数的返回仍是一个Series对象,索引不变,值取决于自定义函数func的返回类型。
apply方法的语法如下: df.apply(func, axis=0, args=() 其中,func是要应用的函数,axis是指定应用的轴,0表示按列应用,1表示按行应用。args是传递给函数的额外参数。 apply方法的作用是将func应用于每个元素,并返回一个新的DataFrame或Series。func可以是一个自定义的函数,也可以是一个lambda函数。
DataFrame 轴方向 参数代码+解析 不同轴方向的最大值 参数设置 代码 结论 DataFrame 轴方向 DataFrame是一种表格型数据结构,它含有一组有序的列,每一列中的值可以不同。 DataFrame既有行索引,也有列索引。为了区分这两个索引,并且更方便地操作数据,DataFrame中引入了“轴”(axis)的概念。
df['sum']=df.apply(sum_columns,axis=1)print(df) 1. 2. 输出结果如下: column1 column2 sum 0 1 6 7 1 2 7 9 2 3 8 11 3 4 9 13 4 5 10 15 1. 2. 3. 4. 5. 6. 现在,DataFrame中已经添加了一个新的列sum,它的值是column1和column2对应行的和。
data["BMI"]=data.apply(BMI,axis=1) 当apply设置了axis=1对行进行操作时,会默认将每一行数据以Series的形式(Series的索引为列名)传入指定函数,返回相应的结果。 做个总结,DataFrame中应用apply方法: 当axis=0时,对每列columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。 无论axis=0还是axis=1,其传入...
简介:【5月更文挑战第2天】在Python的Pandas中,可以通过直接赋值或使用apply函数在DataFrame添加新列。方法一是直接赋值,如`df['C'] = 0`,创建新列C并初始化为0。方法二是应用函数,例如定义`add_column`函数计算A列和B列之和,然后使用`df.apply(add_column, axis=1)`,使C列存储每行A、B列的和。
在Python中，axis参数用于确定DataFrame操作的方向，可以是行或列。具体来说，axis=0表示沿行方向操作，而axis=1表示沿列方向操作。这个概念通过一些简单的示例能够更好地理解。下面的图示可以帮助理解axis参数的作用方向：\n\n\n\n \n\n\n\n 操作示例 当我们对DataFrame进行操作时，如选择、过滤或计算，可以通过...