# 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...
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)...
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()语句可以对单列或多列进行运算,覆盖非常多的使用场景。 参考上篇:Pandas中的宝藏函数-map 基本语法: DataFrame.apply(func,axis=0,r...
apply函数主要用于对DataFrame中的行或者列进行特定的函数计算。 >>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df A B C 0 1 12 45 1 1 15 23 2 1 34 88 3 1 98 23 # 下面将会对每一列求平均值 >>> df.apply(np.mean) A 1.00 B 39.75 C 44.75 # 当指定axis=1时,将会对每...
pint('---')print(df.mean(axis=0) 4、按axis=1进行聚合操作 print(df.mean(axis=1)) 5、加深理解 1defget_sum_value(x):2returnx['A']*x['B']*x['C']*x['D']3df['sum_value']=df.apply(get_sum_value,axis=1)4print(df) 结果: 当axis=...
【Python】Pandas的apply函数使用示例 apply是pandas库的一个很重要的函数,多和groupby函数一起用,也可以直接用于DataFrame和对象。主要用于数据聚合运算,可以很方便的对分组进行现有的运算和自定义的运算。 数据集 使用的数据集是美国人口普查的数据,可以从这里下载,里面包含了CSV数据文件和PDF说明文件,说明文件里解释了...
df['new'] = df.swifter.apply(lambdax: func(x['a'], x['b'], x['c'], x['d'], x['e']), axis=1)# Dask Apply: 100%# 16/16 [00:09<00:00, 1.47it/s]# Wall time: 12.4 s 三、向量化 使用Pandas和Numpy最快方法是将函数向量化。
1、如何在Pandas DataFrame中使用apply函数? 答:在Pandas DataFrame中,可以直接调用apply方法并传入自定义函数。df.apply(func, axis=1)。 2、如何设置apply函数的轴向? 答:通过设置axis参数来指定轴向,0表示行方向,1表示列方向,默认为0。 3、如何使用apply函数处理缺失值?
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: ...
这个操作需要对每个样本(行)进行计算,我们使用apply并指定axis=1来完成,代码和图解如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defBMI(series):weight=series["weight"]height=series["height"]/100BMI=weight/height**2returnBMI data["BMI"]=data.apply(BMI,axis=1) ...