Pandas 的apply()方法是用来调用一个函数(Python method),让此函数对数据对象进行批量处理。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
import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['utah','ohio','texas','oregon']) print(df) """ b d e utah -0.667969 1.974801 0.738890 ohio -0.896774 -0.790914 0.474183 texas 0.043476 0.890176 -0.662676 oregon 0.701109 -2.238288 ...
apply(类似于list的map函数):s.apply(function),apply会载入s和函数,然后对原s的每个元素调用函数,创建一个新series。function可以是已有的,也可以自己定义。 6. pandas画图 若data是一个array或series,就像它是一个列表一样 import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(data) # 数据直方图 pandas中已内置matplotlib...
这里使用了之前的一个案例,对data_q内数据根据BMI_group进行分组,取出不同BMI_group下Estimate的值,操作代码如下:首先使用groupby进行分组之后,然后使用apply函数取出Estimate列并整合为list。 data_q.groupby("BMI_group",sort=False).apply(lambda x:list((x["Estimate"]))) 七、总结 apply的使用方法或技巧远不...
一行代码定义List 定义某种列表时,写For 循环过于麻烦,幸运的是,Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。 下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x=[1,2,3,4]out=[]foriteminx:out.append(item**2)print(out)[1,4,9,16...
apply函数对DataFrame或者Series类型的数据进行操作,会按行或者按列遍历执行放入apply中的函数。 举例说明: importpandasaspdimportnumpyasnpimportmathdefadder(a,b):returna+b d = {'Score_Math':pd.Series([66,57,75,44,31,67,85,33,42,62,51,47]),'Score_Science':pd.Series([89,87,67,55,47,72...
importnumpy as np a= np.random.randint(low=0,high=4,size=(2,4)) data=pd.DataFrame(a) data.apply(lambdax:x*10)#输出: 5. 总结 filter和map都是python内置的函数,可以直接调用,reduce在functools模块,apply在pandas模块 要过滤删减序列用filter;要对多个序列做函数运算用map;在pandas里面直接调用apply...
tags: ppo = list(tup)[1] if ppo in pos_family[flag]: cnt += 1 except: pass return cnt trainDF['noun_count'] = trainDF['text'].apply(lambda x: check_pos_tag(x, 'noun')) trainDF['verb_count'] = trainDF['text'].apply(lambda x: check_pos_tag(x, 'verb')) trainDF['...
defmultiply(x,y):return(x*y)defadd(x,y):return(x+y)funcs=[multiply,add]# 包含两个函数的列表forx,yinzip(x_s,y_s):value=map(lambda f:f(x,y),funcs)print(list(value)) 运行结果: apply()和applymap() 在DataFrame中与map()函数类似的函数有两个: ...
关键技术:变量gg是一个GroupBy对象。它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已。换句话说,该对象已经有了接下来对各分组执行运算所需的一切信息。groupby对象不能直接打印输出,可以调用list函数显示分组,还可以对这个对象进行各种计算。