df['col2'] = df['col1'].apply(lambda x: x * 2) print(df) ``` 输出结果如下: ``` col1 col2 012 124 236 348 4510 ``` 2. 使用常规函数:可以定义一个常规的Python函数,并将其应用于列。例如,将一个列中的所有元素取平方,并将结果放入一个新的列中。 ```python import pandas as pd...
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: DataF...
A B049149249# 0.首先定义一个函数,此函数要对df的每行进行操作# 1.需要重点说明的就是fun1的第一个形参就是df的每一行,可以把此行当做字典,键就是列名;# 2.在此之后的形参才是apply函数中args的参数,即我们要传入的外部参数deffun1(row, num):# row是dataframe的每一行,num是外部要用的参数returnrow[...
在Python中,Pandas库提供了丰富的函数来对DataFrame进行操作,其中apply()函数可以用于在DataFrame的列中应用自定义函数。本文将详细介绍如何在Python的column中实现函数。 步骤 下面是整个过程的步骤表格: 详细步骤 1. 导入Pandas库 首先,我们需要导入Pandas库来使用其中的函数。下面是导入Pandas库的代码: ...
这就是实现数据透视表功能的核心函数。显而易见,这个函数也是基于Pandas的。在使用这个功能之前,需要先import pandas as pd哦~ pivot这个单词本身就已经告诉我们这个函数实现的功能类似于数据透视表(数据透视:data pivot) 需要指定的参数也和Excel非常类似,官方的解释如下,这里我复制了比较重要的一部分,感兴趣的可以去...
# s.to_numpy() #可以转换,可以转换类型 np_array = np.asarray(s) # --- #加速操作 #借助numexpr与bolltleneck支持库,Pandas可以加速特定类型的二进制数值与布尔操作。默认启用状态 #处理大数据加速效果明显,numexpr使用智能分块、缓存与多核技术; # bottleneck是一组专属cpython例程,处理nans值...
你可以查看到Python,pandas, Numpy, matplotlib等的版本信息。 2创建示例DataFrame 假设你需要创建一个示例DataFrame。有很多种实现的途径,我最喜欢的方式是传一个字典给DataFrame constructor,其中字典中的keys为列名,values为列的取值。 df=pd.DataFrame({'col one':[100,200],'col two':[300,400]})df ...
使用Geopandas处理空间数据: import geopandas as gpd world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) ax = world.plot(figsize=(15,10), column='gdp_md_est', legend=True, scheme='quantiles', cmap='Oranges') 四、性能优化技巧 4.1 大数据集处理 当数据量超过百万级时: ...
下面通过cuDF和Pandas的对比,来看看它们分别在数据input、groupby、join、apply等常规数据操作上的速度差异。 测试的数据集大概1GB,几百万行。 首先是导入数据: import cudf import pandas as pd import time # 数据加载 start = time.time() pdf = pd.read_csv('test/2019-Dec.csv') pdf2 = pd.read_csv...
DataFrame['columnName'].apply(function) 直接在apply中运用函数,可以使用python内置函数也可以使用自定义函数,如data.loc[:,'A'].apply(str),将A列所有数据转为字符串;data.loc[:,'A'].apply(float),将A列所有数据转为浮点型等等; 所有示例使用以下数据集: data = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,...