4. 使用apply方法结合if else对数据进行处理 现在,我们将使用apply方法来将categorize_age函数应用到 DataFrame 的年龄列中。通过apply方法,我们能够逐行处理数据并获得分类结果。 #将 categorize_age 函数应用到年龄列df['年龄段']=df['年龄'].apply(categorize_age)# 新增一列,存放分类结果print(df)# 打印更新后...
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 )
在上面的示例中,我们创建了一个简单的DataFrame,包含姓名、年龄和成绩的信息。通过iterrows()方法,我们可以逐行遍历数据,并根据条件(如成绩大于80)进行相应的处理。 示例代码:使用apply()进行条件处理 AI检测代码解析 # 定义一个函数,根据成绩给出评价defevaluate_grade(score):ifscore>=90:return'优秀'elifscore>=8...
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。
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [5, 15, 8, 20], 'B': [100, 200, 150, 300]} df = pd.DataFrame(data) # 使用布尔索引创建新列 df['NewColumn'] = df['A'].apply(lambda x: 'High' if x > 10 else 'Low') print(df) ...
1. apply函数在Python DataFrame中的用途和工作方式 apply函数是pandas库中DataFrame对象的一个非常强大的方法,它允许你对DataFrame的行或列应用一个函数。具体来说,apply函数会对DataFrame的指定轴(axis)上的每个元素执行传入的函数,并返回一个新的Series或DataFrame,具体取决于函数的输出和apply方法的参数设置。 用途:...
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...
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。
else: return 'D' # 使用apply方法将函数应用于列score1和score2 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...