一个新的DataFrame,其形状与源 DataFrame 相同。 例子 基本用法 考虑以下 DataFrame : df = pd.DataFrame({"A":[-3,4],"B":[5,-6]}) df A B0-3514-6 应用NumPy 的abs(~)方法,该方法返回输入的绝对值: df.transform(np.abs)# or "np.abs"A B035146 传入一个函数 考虑以下 DataFrame : df = ...
示例代码:DataFrame.transform() 我们先试试这个函数,在DataFrame的每个值上加一个数字。 importpandasaspddataframe=pd.DataFrame({'A':{0:6,1:20,2:80,3:78,4:95},'B':{0:60,1:50,2:7,3:67,4:54}})print(dataframe) 示例DataFrame是: A B0 6 601 20 502 80 73 78 674 95 545 98 34 这个...
pipinstallpandas 1. 创建DataFrame 首先,我们需要创建一个DataFrame。假设我们有一个包含学生信息的数据集: AI检测代码解析 importpandasaspd data={'姓名':['张三','李四','王五','赵六'],'年龄':[20,22,21,19],'成绩':[88,92,85,90]}df=pd.DataFrame(data)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
import pandas as pd def eur_to_nok(x): return x * 10 data = { "for1": [2, 6, 3], "for5": [8, 20, 12] } df = pd.DataFrame(data) newdf = df.transform(eur_to_nok) print(newdf) 运行一下定义与用法 transform() 方法允许您为 DataFrame 的每个值执行一个函数。
pandas.DataFrame.transform 函数用于对DataFrame的每一列或行应用函数并返回一个新的DataFrame。它可以应用单个函数,也可以应用多个函数。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.aggregate方法的使用。DataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs)源代码...
您可以使用 as_matrix() 将DataFrame 转换为 numpy 数组。随机数据集示例: 编辑: 将as_matrix() 更改为 values,(它不会改变结果)根据上面的 as_matrix() 文档的最后一句话: 一般推荐使用’.values’。 import pandas as pd import numpy as np #for the random integer example df = pd.DataFrame(np.rando...
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'Col-1': [1, 3, 5], 'Col-2': [5, 7, 9]}) print(df) res1 = df.transform(np.square) print(res1) res2 = df.transform('sqrt') print(res2) res3 = df.transform(lambda x: x*10) ...
transform()方法会将该计数值在dataframe中所有涉及的rows都显示出来 将某列数据按数据值分成不同范围段进行分组 df=pd.DataFrame({'Age':np.random.randint(20,70,100),'Sex':np.random.choice(['Male','Female'],100),'number_of_foo':np.random.randint(1,20,100)}) ...
1. 不同于transform只允许在Series上进行一次转换, apply对整个DataFrame 作用 2.apply隐式地将group 上所有的列作为自定义函数 栗子: #coding=gbkimportnumpyasnpimportpandasaspd data = pd.DataFrame({'state':['Florida','Florida','Texas','Texas'],'a':[4,5,1,3],'b':[6,10,3,11] ...
Pandas DataFrame.transform()函数的主要任务是自行生成具有其转换后的值的DataFrame, 并且它具有与self相同的轴长。 句法: DataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs) 参数: func:它是用于转换数据的功能。 axis:表示0或’索引’, 1或’列’, 默认值为0。