Python 的 pandas 库是一个功能强大的数据分析工具,apply 方法常用于对 DataFrame 的列或行进行操作。在许多情况下,我们需要根据某些条件执行不同的操作,这时可以结合 if else 语句来实现非常灵活的操作。本文将详细讲解如何使用 apply 结合if else 来处理数据,并通过示例和流程图帮助你理解整个过程。流程概述为了让你
我们可以通过案例来理解如何在实际项目中使用if-else语法进行 DataFrame 赋值。 自动化工具 以下是一个完整项目代码块,展示如何使用pandas进行条件赋值,项目可以在 GitHub Gist 上找到: importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个示例 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':['apple','banana','cherry...
df ['target']=[1 if x>30 else 0 for x in df ['ovddays'] ] 3.单字段打是否标签---apply、lambda 函数 使用apply、lambda 函数相互配合。 公式: 列.apply(lambda x : 条件为真的值 if 条件 else 条件为假时的值) 例子:上述的例子中,还可以这样写。 df['target’]= df[‘ovddays’].apply...
处理DataFrame 时 使用 apply() 来修改数据 通过if + else 达到 () ? : 的效果 dataSets['income_bracket'] = dataSets['income_bracket'].apply(lambda x : 0 if x ==' <=50K' else 1 )
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) ...
numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组,并在条件为真或假时返回两个参数,它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。 比apply函数快344倍! 如果我们在Series添加了.values,它的作用是返回一个NumPy数组,里面是我的级数中的数据。
defreplace_gender_to_num(val):ifval=='男':return1else:return0 然后用apply函数调用该函数,具体语句如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 date_frame.gender.apply(replace_gender_to_num) 得到结果如下: 至此,原gender列中“男”字符替换成1,“女”字符替换成0。
更重要的是select方法比用apply一个复杂的if else自定义函数效率要快几个数量级 peter91138 次赞同 去...
df = pd.DataFrame(data) # 使用apply()方法批量更新数据 df['B'] = df.apply(lambda row: row['B'] * 2 if row['A'] > 2 else row['B'], axis=1) print(df) ``` 3. 避免常见的性能陷阱与优化建议 3.1 避免频繁使用iterrows()
如果您需要对一行数据使用自定义函数,可以使用apply方法。参数axis的值必须设为1,表示对行进行操作。apply的自定义函数接收一个参数,参数为上一步Collection的一行数据。您可以通过属性或者偏移获得一个字段的数据。 reduce为True时,表示返回结果为Sequence,否则返回结果为Collection。 names和types参数分别指定返回的Sequen...