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
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...
df['new_column'] = df['column'].apply(function) 其中,df是DataFrame对象,'new_column'是要添加到DataFrame中的新列名,'column'是要对应用函数的列名,function是要应用的函数。 通过使用.apply方法,可以避免使用for循环对每个数据项进行迭代处理。相比之下,使用.apply方法更加简洁高效。另外,使用.apply方法还可以...
Objects passed to the function are Series objects whose index is either the DataFrame's index (``axis=0``) or the DataFrame's columns(``axis=1``). 传递给函数的对象是Series对象,其索引是DataFrame的索引(axis=0)或DataFrame的列(axis=1)。 By default (``result_type=None``), the final ret...
一、apply函数中的参数 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。
is inferred from the return type of the applied function. Otherwise, it depends on the `result_type` argument. """ 通过函数介绍,我们知道了以下信息: 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...
apply函数默认的是axis为 axis=0 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data= [ [1,2,3], [5,4,1], [3,2,2] ] df = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])f = lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x)) print(df) A B C 0 1 2 3 1 ...
df['grade1'] = df['score1'].apply(grade) df['grade2'] = df['score2'].apply(grade) print(df) ``` 这段代码创建了一个包含学生信息的DataFrame,并定义了一个函数grade,该函数将分数转换成等级。然后,使用apply方法将grade函数应用于列score1和score2,结果存储在新的列grade1和grade2中。
当然可以,apply 函数是 Pandas 库中一个非常强大且灵活的工具,它允许我们对 DataFrame 的行或列应用自定义函数。这个自定义函数不仅可以是我们自己定义的,也可以是 Python 其他库中的函数。 1. apply 函数的基本功能 apply 函数的基本语法如下: python DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False,...
df = pd.DataFrame([['foo', 'x'], ['bar', 'y']], columns=['A', 'B']) A B 0 foo x 1 bar y 当涉及到数据帧时,我知道如何将单个参数函数与 Apply 一起使用,如下所示: def some_func(row): return '{0}-{1}'.format(row['A'], row['B']) ...