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...
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=...
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?
df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 Pandas数据选取 df[col]:根据列名,并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]:以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]:按位置选取数据 s.loc['index_one']:按索引选取数据 ...
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: ...
【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 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,说明文件里解释了每个变量的意义。
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) ...
1. 安装pandas 2. 数据导入 3. 数据预览 4. 数据筛选 5. 数据排序 6. 分组聚合 7. 数据可视化 8. 数据导出 毋庸置疑,pandas仍然是Python数据分析最常用的包,其便捷的函数用法和高效的数据处理方法深受从事数据分析相关工作人员的喜爱,极大提高了数据处理的效率,作为京东的经营分析人员,也经常使用pandas进行数据...
# 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...