Python_DataFrame-的apply方法的应用示例_pandas 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...
Pandas 的很多对象都可以使用apply()来调用函数,如 Dataframe、Series、分组对象、各种时间序列等。 2.语法结构 apply()使用时,通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出DataFrame的apply()用法: DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs)...
在Python中,apply函数是一个非常实用的工具,它允许我们对Pandas DataFrame或Series中的数据应用一个自定义函数。apply函数可以用于数据清洗、转换和分析等任务,本文将详细介绍apply函数的用法、参数以及一些常见的应用场景。 apply函数的基本用法 apply函数的基本语法如下: DataFrame.apply(func,axis=0, raw=False, result...
对此,可以使用apply函数的result_type参数来指定。 result_type参数可以取'reduce','expand','broadcast'以及None,默认是None。 reduce表示最终返回一个Seies,expand表示返回一个DataFrame,但是该DataFrame的columns(axis=1时,如果axis=0,则同样的类推)会被重新以从0开始的整数设定(如果是list-like对象,不是Series),...
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:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999 Data columns (total 9 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 Unnamed: 0 1000 non-null int64 1 race/ethnicity 1000 non-null object 2 parental level of education 1000 non-null object 3 l...
第一个阶段,pandas对象(无论是Series、DataFrame还是其他的)中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。例如,DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。最后,所有这些函数的执行结果会被...
pandas.Dataframe.resample 返回一个重新取样对象,与groupby对象非常相似,可以在其上运行各种计算。 我们经常需要降低(下采样)或增加(上采样)时间序列数据的频率。如果我们有每日或每月的销售数据,将其降采样为季度数据可能是有用的。或者,我们可能希望上采样我们的数据以匹配另一个用于进行预测的系列的频率。上采样较少...
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds) 沿着DataFrame的轴应用一个函数。 传递给函数的对象是Series对象,其索引要么是DataFrame的索引(轴=0),要么是DataFrame的列(axis=1)。默认情况下(result_type=None),最终的返回类型是从应用函数的...
DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None, args=(),**kwargs) 1. 2. 参数: func :function 应用到每行或每列的函数。 axis :{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 函数应用所沿着的轴。 0 or index : 在每一列上应用函数。