在Python中将函数应用于Dataframe的行
是通过apply()方法实现的。apply()方法可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于Dataframe的每一行或每一列。
使用apply()方法将函数应用于Dataframe的行的一般步骤如下：
- 定义一个函数，该函数接受一个Series作为参数，表示Dataframe的每一行或每一列。
- 使用apply()方法调用该函数，并指定axis参数为1，表示按行进行操作。
- 将apply()方法的结果赋值给一个新的列，以保存应用函数的结果。
下面是一个示例，演示如何将函数应用于Dataframe的行：
import pandas as pd
# 定义一个函数，将每一行的值累加
def sum_row(row):
return row.sum()
# 创建一个Dataframe
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用apply()方法将函数应用于Dataframe的行
df['Sum'] = df.apply(sum_row, axis=1)
print(df)输出结果如下：
A B C Sum
0 1 4 7 12
1 2 5 8 15
2 3 6 9 18在这个例子中，我们定义了一个函数sum_row()，该函数接受一个Series作为参数，并返回该Series的累加和。然后我们使用apply()方法将sum_row()函数应用于Dataframe的每一行，并将结果保存在新的列"Sum"中。
需要注意的是，apply()方法默认按列进行操作，如果要按行进行操作，需要指定axis参数为1。
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我有一个数据框，其中包含作为列的名称。
我有一个DB语句，它在传递名称时返回FIRST_NAME。
我正在编写一个python脚本，如下所示：
def fname(row):
cursor.execute(select case when df['name'] = fname then fname else blank end as fname from dual;)
return cursor.fetchone()[]
df[fname]=df.apply(fname)
它似乎抛出了“期望第一个参数是字符串或unicode”
如何将name值逐个传递给上面的函数，并将其
浏览 5提问于2020-04-18得票数 0
我在下面的代码中出错了。有人能给我指点什么才能用highlight_mismatch函数设置的格式在excel中得到输出-
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
'ID': ['one2', 'one3', 'one3', 'one4' ],
'Volume': [5.0, 6.0, 7.0, 2.2],
'BOX-XML1': ['one', 'two'
浏览 9提问于2022-05-11得票数 0
1回答
因此，我有一个函数replaceMonth( string )，它只是一系列if语句，返回从熊猫数据文件中的列派生出来的字符串。然后，我需要用派生字符串替换原来的字符串。
dataframe的定义如下：
Index ID Year DSFS DrugCount
0 111111 Y1 3- 4 months 1
在dataframe中大约有80K行。我需要做的是用replaceMonth(string)函数的结果替换列DSFS中的内容。
因此，例如，如果DSFS的第一行中的值是'3-4个月‘，如果我通过repla
浏览 1提问于2017-04-02得票数 3
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假设一个Pandas DataFrame被作为参数传递给一个函数。那么，Python是隐式复制该DataFrame，还是实际传入的DataFrame？
因此，如果我在函数内的DataFrame上执行操作，我是否会更改原始的(因为引用仍然完好无损)？
我只想知道在将DataFrame传递给函数并对其进行操作之前，是否应该对其进行深度复制。
浏览 1484提问于2018-07-18得票数 7
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各位，
我在努力实现库存分配的自动化。由于我不是一个经验丰富的程序员，我在创建逻辑上有困难。
目标是合并两个Excel文件，并添加包含负责人/部门的列。到目前为止，我管理的是合并Excel文件并添加列"Reviser“。现在，这一栏必须由合适的人员/部门填补。
这背后的逻辑并不困难，但我不知道如何用Python/Pandas等来解决这个问题。我已经尝试过用np.where来解决这个问题，但这并不能完全解决这个问题。
在这里，您可以看到revisor分配背后的逻辑：
分配背后的逻辑
谢谢你的帮忙!
我现在的代码是：
import pandas as pd
import numpy as
浏览 2提问于2020-05-18得票数 0
1回答
我在Python中使用gensim进行文本摘要。我希望我的汇总输出存储在同一个dataframe的不同列中。
我使用了下面的代码：
for n, row in df_data_1.iterrows():
text=df_data_1['Event Description (SAP)']
print(text)
*df_data_1['Summary']=summarize(text)*
print(df_data_1['Summary'])
错误出现在这段代码的第4行，它指出: TypeError:
浏览 3提问于2018-06-27得票数 0
1回答
我正在尝试通过执行以下代码来导入视图表o python中的一个。但问题是，通过在oracle SQl developer上运行相同的代码，我获得了数据，但在执行相同的代码行时，我得到的数据为零(无数据)。代码正在成功执行，并且与Oracle DB建立了良好的连接。请告诉我如何将数据加载到python上
我已经尝试使用To_Date函数来获取结果
import cx_Oracle
cx_Oracle.clientversion()
conn = cx_Oracle.connect('##########')
c = conn.cursor()
querystring1 =
浏览 0提问于2019-05-03得票数 0
我无法在熊猫的dataframe中创建一个新的列，它使用python num2words库将数字转换为单词，它使用简单的int或浮动参数工作，但不使用系列。
这就是我尝试过的：
data['words'] = data['Value'].apply(lambda row : num2words(row['Value']))
TypeError回溯(最近一次调用)在
~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py in apply(self，f
浏览 4提问于2019-11-01得票数 1
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利用熊猫功能与火花放电
、、、、
我正在尝试用Pyspark重写Python脚本( Pandas )，但我找不到一种更高效地应用Pandas函数的方法：
我的职能如下：
def decompose_id(id_flight):
my_id=id_flight.split("_")
Esn=my_id[0]
Year=my_id[3][0:4]
Month=my_id[3][4:6]
return Esn, Year, Month
def reverse_string(string):
stringlength=len(string) # calculate le
浏览 3提问于2021-06-30得票数 1
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1回答
我需要编写一个自定义的pySpark，我遇到了这个例子。在类似的行中，如线程的最后一部分所示，我提出了以下函数
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("key", StringType()),
StructField("avg_value1", DoubleType()),
StructField("avg_value2", DoubleType()),
StructField("sum_avg", Do
浏览 1提问于2019-04-04得票数 1
其他试图提供与R的sweep函数(如here)等效的python的问题并没有真正解决最有用的多个参数的情况。 假设我希望对Dataframe的每一行应用一个双参数函数，其中包含来自另一个DataFrame的列的匹配元素： df = data.frame("A" = 1:3,"B" = 11:13)
df2= data.frame("X" = 10:12,"Y" = 10000:10002)
sweep(df,1, FUN="*",df2$X) 在python中，我使用apply获得了等价物，基本上就是循环遍历行计
浏览 23提问于2019-02-11得票数 4
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2回答
用于循环语法的
、、
在python中，我在正确执行for循环时遇到了困难。
基本上，对于dataframe (df_weather)中的每一行，代码应该从第13和14列中各选择一个值，并执行代码前面定义的函数。最后，我需要对每一行的计算值进行求和，才能给出一个最终答案。
返回的错误如下：“字符串索引必须是整数”
请任何人帮助我度过这一步。同样的代码如下所示。
谢谢!
stress_rate = 0
for i in df_weather:
b = GetStressDampHeatParameterized(i[:,13], i[:,14])
stress_rate = b + stress_ra
浏览 2提问于2016-11-01得票数 2
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我从sql服务器中提取了一些pandas格式的数据。结构如下：
df = pd.DataFrame({'Day':(1,2,3,4,1,2,3,4),'State':('A','A','A','A','B','B','B','B'),'Direction':('N','S','N','S','N','S','N'
浏览 4提问于2017-06-26得票数 0
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我在Spark 2.4上使用Databricks。我正在编写Python 我创建了这个函数来将null转换为空字符串 def xstr(s):
if s is None:
return ""
return str(s) 然后我有下面的代码 from pyspark.sql.functions import *
lv_query = """
SELECT
SK_ID_Site, Designation_Site
FROM db_xxx.t_xxx
ORDER BY SK_ID_Site
li
浏览 19提问于2020-10-07得票数 0
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当使用pandas DataFrame时，我可以在DataFrame上执行to_string(float_format='%.1f')。但是，当将相同的方法应用于df.describe()时，它失败了。
下面的代码说明了这个问题。
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 'March'],[5, 6, 'Dec'],[3, 4, 'April'], [0, 1, 'March']], columns=['a','b','m'])
浏览 4提问于2015-12-04得票数 4
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3回答
我在python: df和list中有两个数据框架：
data1 = [[0, ("a","b")], [1, ("d","e")], [2, ("a","e")],[3,("f", "g")],[4,("c","h")]]
df = pd.DataFrame(data1, columns = ['Row', 'Letters'])
data2 = [[0,"a"],[1,"b&#
浏览 2提问于2020-01-31得票数 2
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我有一个Dataframe，我从csv文件中获得了
df = pd.read_csv('data.csv')
我想选择这个Dataframe的一些行并创建一个新的Dataframe，但是选择这些行的逻辑很复杂，需要在函数中。此筛选器逻辑仅使用来自该行的数据，而不使用来自Dataframe中任何其他行的数据。那么，如何使用这个过滤器函数来创建一个新的Dataframe，从而从这个Dataframe中选择行呢？
浏览 2提问于2021-12-22得票数 0
我使用NLKT标记了一个列，现在我需要检查这个dataframe的每个列表是否有特定的单词。如果有，我希望它返回(在另一列) 1，否则0。
例如：
df =
tokenized
['this', 'is', 'a', 'tokenized', 'column', 'in', 'a', 'dataframe']
['another', 'tokenized', 'column', 'i
浏览 0提问于2021-06-07得票数 0
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我对编程和python很陌生，
我正在尝试创建一个函数来迭代一个dataframe，并直接将函数的结果存储到dataframe，到目前为止，我已经完成了以下工作：
def principal_loop2(df, col1, col2, col3):
for i, row in df_principal.iterrows():
balance = row[col1]
Suku_bunga = row[col2]
terms = int(row[col3])
periode = range(1, terms+1)
if balance > 0:
浏览 7提问于2022-08-06得票数 1
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我有一个14行×1500列的dataframe，其中只包含数值。我想应用一个简单的条件，如果整个dataframe中的任何值都高于某个数字，比如说25，那么将这些值替换为1替换为0。我已经找到了一些解决方案，可以在哪里执行这样的操作，但是我已经指定了列名，但是我找不到任何解决方案，在这个解决方案中，我可以在整个dataframe上执行一个条件。
df[0.0] = df[0.0].apply(lambda x: 1 if x >=25 else 0)
这适用于特定的列，但是
df = df[:,:].apply(lambda x: 1 if x >=25 else 0)
不起作用。
浏览 11提问于2022-05-31得票数 1
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用户定义的function=> my_fun(x)：返回列表
XYZ =带有行的的文件
pandas_frame = pd.DataFrame() # Created empty data frame
for index in range(0,len(XYZ)):
pandas_frame = pandas_frame.append(pd.DataFrame(my_fun(XYZ[i])).transpose(), ignore_index=True)
这段代码需要很长时间才能像几天内那样运行。我该怎么加速？
浏览 1提问于2018-03-24得票数 1
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在将一个相对较大的表从MySQL导入到我的计算机上的H2O之后，我尝试在其中一个列上运行哈希算法()，并将其保存回H2O。正如我所发现的，对一个as.data.frame对象使用H2OFrame并不总是建议的:最初，我的H2OFrame是大约43k行，但由于某种原因，胁迫的DataFrame通常只包含~30k行(在H2OFrame上使用base::apply/base::sapply/etc也是如此)。
我发现有一个apply函数也用于H2OFrames，但正如我所看到的，它只能用于内置的R函数。
例如，我的代码如下所示：
data[, "subject"] <- h2o
浏览 5提问于2017-03-26得票数 2
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在涉猎函数式语言时，我回想起一种调用对象列表上的方法的方法，其中下一次方法调用使用前一次调用的结果作为输入，以及下一列表项。
在Python中，以下代码使用for循环执行相同的操作(在本例中，它基于整数列表构建二叉树)。假设binary_insert以一棵树和一个整数作为参数。
t = None
for x in [4, 2, 1, 5, 6, 3, 7, 9, 8, 12, 10, 11, 13, 15, 14]:
t = binary_insert(t, x)
print t
基本上，我正在尝试记住这类函数应用程序的名称。如果有Python的等价物，那就太棒了。
浏览 0提问于2013-07-16得票数 0
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我有一个包含两个列的dataframe，foo包含一个文本字符串，bar包含一个搜索词字符串。对于我的数据中的每一行，我想检查搜索词是否在文本字符串中，其中包含单词边界。
例如
import pandas as pd
import numpy as np
import re
df = pd.DataFrame({'foo':["the dog is blue", "the cat isn't orange"], 'bar':['dog', 'cat is']})
df
bar
浏览 4提问于2016-03-12得票数 0
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在Python 3和熊猫中，我有一个带有全名的dataframe。我的默认编码是utf-8。这些名字是葡萄牙语的，因此它们有拼写重音。
perfis_deputados.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 513 entries, 0 to 512
Data columns (total 10 columns):
data_nascimento 513 non-null object
e_mail 513 non-null object
link_api
浏览 1提问于2018-01-05得票数 0
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2回答
我试图对包含几百列数据的数据集进行筛选。我想为dataframe创建一个新列，该列将包含从其行的数据中获得的winsorized结果。对于熊猫数据，我如何做到这一点，而不必指定每一列(我想使用所有列)？
编辑:我想要使用函数'winsorize( list，limits =0.1)‘，但是我不知道如何将dataframe行格式化为一个列表。
浏览 12提问于2022-07-05得票数 1
我对python非常陌生，因此非常感谢您的帮助。
在处理大型数据时，我简化了我的数据格式。我的问题是，在df1中生成一个新列的代码是什么，以使它看起来像df2中的“合并”--即由以下内容组成：
‘’列值a 'for循环‘，如果其中包含下划线和'Number’值，则跳过此步骤，如果没有值(例如最后一行)，则跳过‘’和'Capital‘列值。
data1 = {'Letter': ['a', 'b', 'c'],
'Number': ['1', '2&#
浏览 6提问于2021-03-22得票数 0
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我有以下数据集，我在其中进行预测，并且历史上我知道这些预测的标准差： d = {'Name': ['Jim', 'Matt','Alex','Nathan','Dom'], 'Predict': [2.901826509,3.212149337,2.388237651,3.744206058,1.944415024]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df['Mean'] = 4
df['StDev'] = 6
df.head(5
浏览 17提问于2021-09-18得票数 1
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我现在有一个困扰我一段时间的问题。我已经编写了一个函数，它应该基于dataframe的行值创建一个新的dataframe，其中包含基于函数中的一个条件的值。我的功能如下：
def intI():
df_ = pd.DataFrame()
df_ = df_.fillna(0)
for index, row in Anno.iterrows():
genes=row['AR_Genes'].split(',')
df=pd.DataFrame()
if 'intI1' in
浏览 2提问于2016-01-27得票数 0
3回答
我想使用python脚本或应用于dataframe的函数将列中的值拆分为不同的列，如下所示
Number | 0| 1| 2| 3
78797071| 78| 79| 70| 71
通过使用下面的代码，我可以做到这一点
df = df.join(pd.DataFrame(df["Number"].astype(str).str.findall("..").values.tolist()).add_prefix('DIV')).fillna("00")
但我不想在上面使用，我想要一个函数，并在dataframe上使
浏览 0提问于2019-10-07得票数 1
1回答
我有一个问题，以取代我的火花DataFrame。
我有一个名为DataFrame的nfe，它包含一个名为ITEM_PRODUTO的列，该列被格式化为字符串。我想根据项目列是否包含"AREIA“一词来对这个DataFrame进行子集。我可以根据一个确切的短语很容易地对数据进行子集：
nfe.subset1 <- subset(nfe, nfe$ITEM_PRODUTO == "AREIA LAVADA FINA")
nfe.subset2 <- subset(nfe, nfe$ITEM_PRODUTO %in% "AREIA")
但是，我想要
浏览 4提问于2017-12-29得票数 3
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1回答
下面有一个名为text的变量中的文本内容
Page 1 Col 1 Page 1 Col 2 Page 1 Col 3
Page 2 Col 1 Page 2 Col 2 Page 2 Col 3
我正在尝试将其添加到Python中。但是，我只对行感兴趣，因此所有列都应该动态连接。
这就是我如何将文本添加到DataFrame中，并最终将其打印到JSON中：
import pandas as pd
def textToDataFrame(text):
dataframe = pd.read_fwf(io.StringIO(text), header=None, na_filter=Fal
浏览 0提问于2019-10-26得票数 0
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3回答
将这两件事认为是相反的，这是正确的吗？这一直是我困惑的一个主要原因。
下面是我在R和Python中找到数据帧的列总和的示例。请注意MARGIN和axis的相反值。
在R中(使用MARGIN=2，即列边距)：
m <- matrix(1:6, nrow=2)
apply(m, MARGIN=2, mean)
[1] 1.5 3.5 5.5
在Python中(使用axis=0，即行轴)：
In [25]: m = pd.DataFrame(np.array([[1, 3, 5], [2, 4, 6]]))
In [26]: m.apply(np.mean, axis=0)
Out[26]:
浏览 2提问于2017-11-13得票数 2
1回答
我知道函数可用于将函数应用于dataframe的列：
df.applymap(my_fun)
如何按块应用my_fun？例如，1、5、10和20行的块？
浏览 1提问于2017-01-03得票数 8
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下面的代码有效地将pandas df row中的所有值合并到任意4个字母的string之前。这仅适用于X下面的行( Col A中的行)。
df = pd.DataFrame({
'A' : ['X','Foo','No','','X','Big','No'],
'B' : ['','Bar','Merge','','','Cat
浏览 0提问于2018-07-30得票数 0
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2回答
熊猫版本的SQL交叉应用
、、、、
假设我们有一个DataFrame df
df = pd.DataFrame({
"Id": [1, 2],
"Value": [2, 5]
})
df
Id Value
0 1 2
1 2 5
还有一些函数f，它接受df的一个元素并返回一个DataFrame。
def f(value):
return pd.DataFrame({"A": range(10, 10 + value), "B": range(20, 20 + value)})
f(2)
A B
0
浏览 0提问于2019-04-17得票数 3
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我有 Excel文件。我也把我的文件的截图放在下面。
我想用以下两个条件编辑pitch-class列上的数据：
移除文本之间的' '标记。
删除0值。
移除[]标记。
因此，例如，从本文中：
['0', 'E3', 'F3', 'F#3 / Gb3', 'G3', 'G#3 / Ab3', 'A3', 'A#3 / Bb3', 'B3', 'C4', 'C#4 / Db4', &
浏览 2提问于2021-04-15得票数 1
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1回答
我是Spark的一个程序员，但是我需要在一个项目中用PySpark来做一些事情。我想知道如何在=>中使用自定义行PySpark行映射转换。
例如:我有一个dataframe mydf：
id x1, x2
1 5 3
2 4 6
3 9 10
我想将这个dataframe转换为另一个dataframe，并在每一行上执行map操作。
因此，我设计了一个map函数，它以一行作为输入，并生成一个新行作为输出。这是一个行=>行地图：
def mySum (row):
id = row.id
result = row.x1 + row.x
浏览 6提问于2017-10-20得票数 0
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from pandas import DataFrame,Series
import numpy
def avg_bronze_medal():
countries=['Russian Fed','Norway','Canada']
gold=[13,11,10]
silver=[11,5,10]
bronze=[9,10,5]
medal_counts={'country_name':Series(countries),'gold':Series(gold),'s
浏览 2提问于2016-08-09得票数 0
3回答
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考虑一下这个数据
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=range(10))
df['a'] = [ 3 * x for x in range(10) ]
df['b'] = [ 1 -2 * x for x in range(10) ]
根据 for aggregate，您应该能够指定使用如下所示的dict聚合哪些列：
df.agg({'a' : 'mean'})
回传
a 13.5
但是，如果您尝试使用用户定义的函数(如此函
浏览 2提问于2019-02-26得票数 1
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import numpy as np
import pandas as pd
import math
from scipy import stats
hqm_columns = [
'Ticker',
'Price',
'Number of Shares to Buy',
'One-Year Price Return',
'One-Year Return Percentile',
'Six-Month Price Return',
浏览 24提问于2021-02-18得票数 1
我想知道在python中是否有一种简单的方法，只在两个连续行之间发生更改的情况下才返回我的DataFrame行的子集。例如，我的dataframe对象可能如下所示：
Date A B
20160713070000 20 21
20160713070100 20 23
20160713070128 20 23
20160713070128 21 24
20160713070134 23 24
在本例中，我希望返回以下dataframe对象：
Date A B
20160713070
浏览 3提问于2016-07-13得票数 2
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1回答
将迭代行的函数转换为应用方法熊猫
、、、、
我有一个函数，它一个接一个地运行在一个dataframe的行中。我想以某种方式将其转化为熊猫应用的方法或类似的东西，并希望能提高性能。
数据文件看起来是这样的：
df
object_id ... param_dict
8804 15563 ... {81: 2.0}
8805 15566 ... {81: 2.0}
8806 15553 ... {8
浏览 1提问于2021-11-03得票数 0
我有一个dataframe (df1)，在这里我想搜索来自listA的每一行的项目。如果dataframe有一行包含“正”和来自listA的一个或多个项，我想通过添加一个名为listA的列来生成另一个dataframe (df2)，列出listA项+存在。列表A中的项可以在df1的每一行中作为独立项存在，也可以作为较大字符串的一部分存在。我尝试过使用pandas.DataFrame.loc，但我只能一次搜索一列，这并不理想。
df1 = pd.DataFrame({'column no': ['1', '2', '3',
浏览 1提问于2022-01-22得票数 1
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2回答
在不提供分组的情况下，使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么？
例如，如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表，而不按任何列进行分组：
>>> x = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[8,7,6],'C':[0,3,2]})
>>> x
A B C
0 1 8 0
1 2 7 3
2 3 6 2
>>> x.pivot_table(values=['A','B'
浏览 10提问于2015-07-01得票数 2
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我试图使用每一行作为参数函数在Pandas Dataframe上迭代。我试过这个：
def vectorize_df(df, hg):
print(hg + str(df['tweets_id']) + df['tokenized_text'])
df = pd.DataFrame.from_records(belongs_node, columns=['tweets_id','tokenized_text'])
vfunct = numpy.vectorize(vectorize_df)
vfunct(df, "
浏览 4提问于2021-11-01得票数 0
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我想遍历pandas DataFrame中的每一行，并对每一行中的元素做一些处理。
现在我有
for row in df.iterrows():
if row['col'] > 1.5:
doSomething
但它告诉我‘元组索引必须是整数，而不是str’。如何访问某一行中我想要的列？
浏览 0提问于2014-10-08得票数 7
目前还没有办法基于字段的唯一值在PySpark数据帧中生成UUID吗？
我知道Pandas可以很容易地做我想做的事情，但是如果我想根据特定的列属性为pyspark dataframe的每一行提供一个唯一的UUID，我该怎么做呢？
假设我有一个熊猫DataFrame，如下所示：
df = pd.DataFrame({'Name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'John Doe', 'Jane Smith','Jack Dawson','John Doe']}
浏览 0提问于2020-04-11得票数 1
假设我有一个DataFrame，如：
a=pd.DataFrame({'number':[1,2,3,4,5],'name':['A','B','C','D','E']})
我希望产出如下：
b=pd.DataFrame({'number':[1,1,2,4,3,9,4,16,5,25],'name':['A','A','B','B','C','C',
浏览 8提问于2020-06-22得票数 0
我读取了一个文件，并从该文件中创建了一个Dataframe，问题是，我读取的所有信息并不是完全分开的，而且长度也不一样。我有一个df，它有1600列，但我不需要它们，我特别需要的信息是，在前面的一列中，有一个特定的刺的左边有3列。例如：
在第1行列号1000中，它的值为“HFOBR”，然后我需要左3的列值。
在第二行中，带有“PQOBR”的列号可能是799，但我仍然需要左边3的值。
在第3行中，列号可能是400，带有“BBSOBR”，但我仍然需要左边的lave 3。
以此类推，我真的在试图搜索每一行的部分刺OBR，然后将3的值取到它的左边，并将这个值放入一个新的df中，并有它自己的列。
在这里
浏览 4提问于2022-01-21得票数 1
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