1、transform作用于Series 1)单个变换函数 当transform作用于单列Series时较为简单 ,对salary列进行transform变换我们可以传入任意的非聚合类函数,比如对工资列对数化 import pandas as pd import numpy as np # 对工资对数化 data['salary'].transform(np.log) 0 10.668955 1 10.085809 2 10.596635 3 10.571317 4...
...数据帧的每一列都是 Pandas Series,并且数据帧可以视为一种数据形式,例如电子表格或数据库表。...如果需要一个带有附加列的新数据帧(保持原来的不变),则可以使用pd.concat()函数。 此函数创建一个新的数据帧,其中所有指定的DataFrame对象均按规范顺序连接在一起。
transform总是返回与原始DataFrame相同形状的结果,而apply可能返回不同形状的结果: # transform示例df['salary_rank']=df.groupby('city')['salary'].transform(lambdax:x.rank())# apply示例city_stats=df.groupby('city').apply(lambdax:pd.Series({'max_salary':x['salary'].max(),'min_age':x['age...
2、 transform作用于DataFrame 当transform作用于整个DataFrame时,实际上就是将传入的所有变换函数作用到每一列中: data.loc[:,'
(列)上应用一或多个操作(函数) --- transform 调用函数在每个分组上产生一个与原df相同索引的DataFrame,整体返回与原来对象拥有相同索引且 已填充了转换后的值的DataFrame Series对象的函数 --- map 使用输入的对应关系映射Series的值,对应关系(arg)可以是dict, Series, 或function --- apply 在Series的值上调用...
locations_strs:地址描述字符集合,可以是list,Series等任意可以进行forin循环的集合。比如:["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼","泉州市洛江区万安塘西工业区"]。 index:可以通过这个参数指定输出的DataFrame的index,默认情况下是range(len(data))。 pos_sensitive:默认值False,如果为True则会多返回三列,分别提取出的...
Pandas DataFrame.transform用法详解 我们可以将Pandas DataFrame定义为带有一些标记轴(行和列)的二维大小可变的异构表格数据结构。执行算术运算将使行和列标签对齐。可以将其视为Series对象的类似dict的容器。 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...
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。语法 dataframe.transform(func, axis, raw, result_type, args, kwds)参数...
("\n应用 transform 函数后的 DataFrame:") print(transformed_df) # 输出: # A B # 0 1 2 # 1 2 3 # 2 3 4 # 创建一个示例Series s = pd.Series(range(3)) print("\n原始 Series:") print(s) # 输出: # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 #对Series应用多个函数 transformed_s ...
Positional arguments topassto func.**kwargs Keyword arguments topassto func. Returns scalar, SeriesorDataFrame Thereturncan be: scalar : when Series.aggiscalled with single function Series : when DataFrame.aggiscalled with a single function ...