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...
027,重置索引reset_index和设置索引set_index 028,数据处理apply apply() 函数:既支持 Series,也支持DataFrame 029,数据处理transform 030,异常值检测和过滤1 (30.1)describe() :查看每一列的描述性统计量 (30.2)df.std() :可以求得DataFrame对象每一列的标准差 (30.3)df.drop() :删除特定索引 031, 异常值检...
经过查看引用,发现apply函数可以对dataframe和Series类型使用,此处我们查看dataframe的apply: defapply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds):""" Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series objects whose index is either ...
DataFrame对象 创建DataFrame对象 列表方式创建DataFrame对象 DataFrame的重要性 DataFrame的取值 条件取值: DataFrame的常用函数: DataFrame的常用函数: 自定义函数apply 索引对象: DataFrame对象 DataFrame对象是Pandas库中的一种数据结构,类似于二维表,由行和列组成。每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等) 与S...
DataFrame.apply 语法 DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),by_row='compat',engine='python',engine_kwargs=None,**kwargs)` 沿着DataFrame的轴应用函数。 传递给函数的对象是Series对象,其索引要么是DataFrame的索引(axis=0),要么是DataFrame的列(axis=1)。
take(index):作用和ix差不多,都是查询行,但是ix传入行号,take传入行索引。 unstack():将行信息变成列信息。 apply(func,axis=0)和applymap(func):apply用在DataFrame会默认将func用在每个列上,如果axis=1表示将func用在行上。applymap表示func用在每个元素上。
通过使用.apply方法,可以避免使用传统的for循环来处理数据,从而提高代码的执行效率和可读性。 DataFrame是Pandas库中的一个重要数据结构,用于处理和分析结构化数据。对于较大规模的数据集,使用for循环迭代处理每个数据项可能会变得相当缓慢。而使用.apply方法,则可以将函数应用于整个DataFrame或DataFrame中的某一列,从而...
python import pandas as pd 创建一个Series对象，其中包含一系列数据。Series对象可以由列表、字典或其他可迭代对象创建。python data = ['A', 'B', 'C', 'D']s1 = pd.Series(data)查看Series对象的索引。python s1.index 获取Series对象的值。python s1.values 创建一个DataFrame对象，这是...
使用Python在Dataframe中基于多个条件创建计算行 试图找到在我的pandas dataframe中生成“其他”行的最佳方法“其他”是通过将所有非“总计”的源值相加,然后减去“总计”值来计算的。 示例:“其他”=总计-(Souce_ 1+{@113} 2+Souce_ 3) 下面是我开始的一个例子:...
Pandas 中是否有一种方法可以在 dataframe.apply 中使用先前的行值,而先前的值也在应用程序中计算? 社区维基1 发布于 2022-12-29 新手上路,请多包涵 我有以下数据框: Index_Date A B C D === 2015-01-31 10 10 Nan 10 2015-02-01 2 3 Nan 22 2015-02-02 10 60 Nan 280 2015-02-03 10 100...