apply会将自定义的func函数应用在dataframe的每列或者每行上面。 func接收的是每列或者每行转换成的一个Series对象,此对象的索引是行索引(对df每列操作时)或者列索引(对每行操作时),axis=0代表对每行操作,axis=1代表对每列操作。 apply函数的返回仍是一个Series对象,索引不变,值取决于自定义函数func的返回类型。
# 读取演示用的数据 import pandas as pd data = pd.read_csv('./农民专业合作社数据样例100条.csv').drop('地址', axis=1) data 如果需要将注册资金中的值都进行四舍五入并转为整数型,那么我们既可以使用apply()函数,也可以使用map(),使用apply()函数的代码如下。 # 使用 apply() 应用匿名函数 data...
df.apply(np.sum)# axis=0A5B9dtype: int64 注意 如果您在应用 NumPy 还原函数(如np.sum)时设置raw=True,Pandas 可以从性能提升中受益。 在行上应用函数 考虑与之前相同的DataFrame: df = pd.DataFrame({"A":[2,3],"B":[4,5]}) df A B024135 要按行应用np.sum函数,请设置axis=1: df.apply(np...
代码如下,此时需要控制axis=1,否则找不到A和B列。 data.loc[:,'C'] = data.apply(lambda x: 1 if x['A'] > (x['B']*0.5) else 0,axis=1) 受限于篇幅这里只简单介绍了lambda和apply的使用方法的一种,后续可以专门拿出时间详细的写一下二者配合使用在数据分析中的技巧。 六、与guoupby配合使用实...
【Python】Pandas中的宝藏函数-apply,apply()堪称Pandas中最好用的方法,其使用方式跟map()很像,主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。但相较于昨天介绍的map()针对单列Series进行处理,一条apply(...
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()用法: ...
删除,drop,接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录,可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换,replace,非常强大的功能,对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作,还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas是在numpy的基础上实现的,所以numpy的常用数值计算操作在pandas中也适用: ...
df['B'] = df['A'].apply(lambda x: x ** 2) # 将每个值平方 print(df) 2. 对 DataFrame 使用apply() 可以对DataFrame的行或列使用apply(),这里使用axis参数来选择是按行操作 (axis=1) 还是按列操作 (axis=0,默认值)。 按列操作(默认) ...
pandas.DataFrame.apply 是一个非常强大的方法,用于沿 DataFrame 的轴(行或列)应用函数。这个方法可以用来执行复杂的数据操作和转换。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.apply方法的使用。 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds) ...
import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) 我们可以使用apply函数对每一行求和: df.apply(lambda row: row.sum(), axis=1) 或者对每一列求和: df.apply(lambda col: col.sum(), axis=0) ...