import pandas as pd # 定义函数A def function_a(x): # 函数A的操作逻辑 return ... # 定义函数B def function_b(y): # 函数B的操作逻辑 return ... # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) # 使用.apply()调用lambd...
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: ">1bi" if 1000000000 < x else pass) 计算出“通过”似乎也不适用于 lambda 函数: df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else pass) SyntaxError: invalid syntax 关于Pandas 中 apply 方法中 lambda 函数内多个 if...
df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=1) #axis=1,表示按行对数据进行操作#从下面的结果可以看出,我们使用了apply函数之后,系统自动按行找最大值和最小值计算,每一行输出一个值 0 4 1 7 2 4 dtype: int64 df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=0) #默认参数axis=0,表示按列对...
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...
python pandas lambda apply floor 我有一些带有示例df的程序片段: import pandas as pd from math import floor d = {'ind': ['a', 'b', 'c'], 'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9], 'spec': [9, 6, 3]} df = pd.DataFrame(data=d).set_index(...
apply()方法对rating列中所有元素执行rating_function函数,然后返回一个新的Series。这个系列分配给一个名为rating_category的新列。 apply()方法中,还可以使用匿名函数。这个lambda函数实现了与rating_function相同的功能: movies_df["rating_category"] = movies_df["rating"].apply(lambdax:'good'ifx >= 8.0else...
官方:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html 先构造一个数据集 1)单列数据 这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数: 可以看到这里实现了跟map()一样的功能。 2)输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据,我们先来了解一下如何处理多列...
df['mapped_column1'] = df['column1'].map(lambda x: x * 2) df = df.applymap(lambda x: x * 2 if isinstance(x, int) else x) # 使用 groupby() 进行分组操作 grouped_sum = df.groupby('mapped_column1').sum() # 使用 Pandas 的内置函数 ...
语法:reduce(function, sequence[,initial=None]) function可以是lambda表达式: 第一个参数是函数,第二个参数为序列(需要能对该序列进行for循环即可),第三个参数为initial=None。 作用:利用function函数对sequence进行聚缩,获得一个数字。 例1:列表求积:
apply()函数在pandas众多函数中,堪称神一样的存在,在数据分析批量处理dataframe数据时,好用到爆,这里简要叙述一下apply的几种使用方法及技巧。 一、apply函数中的参数 DataFrame.apply(func:'AggFuncType',axis:'Axis'=0,raw:'bool'=False,result_type=None,args=(),**kwargs) ...