首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何强制Pandas apply返回parent dataframe的所有列?

在Pandas中,apply函数默认只返回应用函数后的列结果,而不包括原始DataFrame的其他列。如果想要强制apply返回原始DataFrame的所有列,可以通过两种方式实现。

第一种方式是使用result_type='expand'参数。将apply函数的result_type参数设置为'expand',可以将应用函数的返回值作为DataFrame返回,保留原始DataFrame的所有列。示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 定义一个应用函数
def my_func(row):
    # 在此处编写你的逻辑
    return [row['column1'] + row['column2'], row['column3'] * 2]

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3],
                   'column2': [4, 5, 6],
                   'column3': [7, 8, 9]})

# 使用apply函数,并设置result_type参数为'expand'
result = df.apply(my_func, axis=1, result_type='expand')

# 将返回的结果与原始DataFrame合并
result = pd.concat([df, result], axis=1)

print(result)

第二种方式是使用apply函数的apply方法。通过将应用函数作为apply方法的参数,并设置axis=1,可以将应用函数应用于每一行,并返回一个包含所有列的Series。然后,可以使用join方法将返回的Series与原始DataFrame合并。示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 定义一个应用函数
def my_func(row):
    # 在此处编写你的逻辑
    return pd.Series([row['column1'] + row['column2'], row['column3'] * 2])

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3],
                   'column2': [4, 5, 6],
                   'column3': [7, 8, 9]})

# 使用apply方法,并设置axis参数为1
result = df.apply(lambda row: my_func(row), axis=1)

# 将返回的结果与原始DataFrame合并
result = df.join(result)

print(result)

以上两种方式都可以实现强制apply返回原始DataFrame的所有列。根据具体的需求和数据结构,选择适合的方式即可。

关于Pandas的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas中更改数据类型【方法总结】

例如,上面的例子,如何2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每类型?...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个,依次处理每一是非常繁琐,所以可以使用DataFrame.apply处理每一。...在这种情况下,设置参数: df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型DataFrame转换为更具体类型。...astype强制转换 如果试图强制将两转换为整数类型,可以使用df.astype(int)。 示例如下: ? ?

20.2K30

Pandas基本功能详解 | 轻松玩转Pandas(2)

在  Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas(1) 介绍了 Pandas 中常用两种数据结构 Series 以及 DataFrame,这里来看下这些数据结构都有哪些常用功能。...此外,如果我想要统计下某中每个值出现次数,如何快速实现呢?调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现次数。... 方法既支持 Series,也支持 DataFrame,在对 Series 操作时会作用到每个值上,在对 DataFrame 操作时会作用到所有行或所有(通过 axis 参数控制)。...来说,apply 方法作用对象是一行或一数据(一个Series) user_info.apply(lambda x: x.max(), axis=0) ----------------------...DataFrame每个元素,它对 DataFrame 效果类似于 apply 对 Series 效果。

1.7K20
  • pandas中遍历DataFrame

    参考链接: 遍历Pandas DataFrame行和 有如下 Pandas DataFrame: import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...iterrows:数据dtype可能不是按行匹配,因为iterrows返回一个系列每一行,它不会保留行dtypes(dtypes跨DataFrames保留)*iterrows:不要修改行你不应该修改你正在迭代东西...这不能保证在所有情况下都能正常工作。根据数据类型不同,迭代器返回一个副本而不是一个视图,写入它将不起作用。...对于大量(> 255),返回常规元组。 第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数多个。...(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120)] 全面的测试 我们测试了所有可用: def iterfullA(d):     return list(myiter(d)

    3.2K00

    Pandas基本功能详解 | 轻松玩转Pandas(2)

    Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas(1) 介绍了 Pandas 中常用两种数据结构 Series 以及 DataFrame,这里来看下这些数据结构都有哪些常用功能。...此外,如果我想要统计下某中每个值出现次数,如何快速实现呢?调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现次数。...方法既支持 Series,也支持 DataFrame,在对 Series 操作时会作用到每个值上,在对 DataFrame 操作时会作用到所有行或所有(通过 axis 参数控制)。...James yes Name: age, dtype: object # 对 DataFrame 来说,apply 方法作用对象是一行或一数据(一个Series) user_info.apply...,它作用于 DataFrame每个元素,它对 DataFrame 效果类似于 apply 对 Series 效果。

    1.9K20

    「Python」矩阵、向量循环遍历

    map() 函数生成是一个map对象,需要使用list()函数对其强制转换为list对象才可以。...当时是有的,这篇笔记来汇总下自己了解几种方法。 apply() 在Pandas中,无论是矩阵(DataFrame)或者是向量(Series)对象都是有apply()方法。...对DataFrame对象使用该方法的话就是对矩阵中每一行或者每一进行遍历操作(通过axis参数来确定是行遍历还是遍历);对Series对象使用该方法的话,就是对Series中每一个元素进行循环遍历操作...对DataFrame对象使用apply()方法: In [4]: import pandas as pd In [5]: df = pd.DataFrame({'a': [10, 20, 30], '...是一个向量,但是其中元素却是一个个数值,如何将两个Series像两个数值元素一样进行使用?

    1.4K10

    如何遍历pandas当中dataframe

    0.19.1): iterrows:数据dtype可能不是按行匹配,因为iterrows返回一个系列每一行,它不会保留行dtypes(dtypes跨DataFrames保留)* iterrows...这不能保证在所有情况下都能正常工作。根据数据类型不同,迭代器返回一个副本而不是一个视图,写入它将不起作用。...改用DataFrame.apply(): new_df = df.apply(lambda x: x * 2) itertuples:列名称将被重命名为位置名称,如果它们是无效Python标识符...对于大量(> 255),返回常规元组。 第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数多个。...(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120)] ---- 全面的测试 我们测试了所有可用: def iterfullA(d): return list(myiter

    4K40

    Python 数据处理:Pandas使用

    (pop1) print(frame3.values) 如果DataFrame数据类型不同,由于 NumPy 数组存储数据类型需要一致,则值数组dtype就会选用能兼容所有数据类型:...传递到apply函数不是必须返回一个标量,还可以返回由多个值组成Series: def f(x): return pd.Series([x.min(), x.max()], index=...虽然许多 Pandas 函数(如reindex)都要求标签唯一,但这并不是强制。...无论如何,在计算相关系数之前,所有的数据项都会按标签对齐。 ---- 3.2 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series值中抽取信息。...apply函数,就会出现: result = data.apply(pd.value_counts).fillna(0) print(result) 这里,结果中行标签是所有唯一值。

    22.7K10

    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    下面的示例展示如何创建一个scalar panda UDF,计算两乘积: import pandas as pd from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf...输入数据包含每个组所有行和。 将结果合并到一个新DataFrame中。...此外,在应用该函数之前,分组中所有数据都会加载到内存,这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中每个值减去分组平均值。...它定义了来自一个或多个聚合。级数到标量值,其中每个pandas.Series表示组或窗口中。 需要注意是,这种类型UDF不支持部分聚合,组或窗口所有数据都将加载到内存中。...快速使用Pandas_UDF 需要注意是schema变量里字段名称为pandas_dfs() 返回spark dataframe字段,字段对应格式为符合spark格式。

    7K20

    如果 .apply() 太慢怎么办?

    如果我们想要将相同函数应用于Pandas数据帧中整个值,我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列(数据帧中)都可以与 .apply() 一起使用。...这么简单操纵是不可接受,对吧? 我们应该如何加快速度呢? 这是使用 NumPy 而不是 .apply() 函数技巧。...因此,要点是,在简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前,首先尝试为您任务找到相应 NumPy 函数。 将函数应用于多 有时我们需要使用数据中多列作为函数输入。...返回NumPy数组可以自动转换为Pandas Series。 让我们看看我们节省了多少时间。...或者尝试找到适用于任务现有NumPy函数。 如果你想要对Pandas数据帧中多个使用 .apply(),请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。

    24910

    Pandas数据分组函数应用(df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap())

    3种方法: apply():逐行或逐应用该函数 agg()和transform():聚合和转换 applymap():逐元素应用函数 apply()函数 介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高函数...,则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame数据,最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...,就是每一行或每一返回一个值; 返回大小相同DataFrame:如下面自定lambda函数。...()特例,可以对pandas对象进行逐行或逐处理; 能使用agg()地方,基本上都可以使用apply()代替。...DataFrame大小不同DataFrame返回结果中: 在索引上第一级别是原始列名 在第二级别上是转换函数名 >>> df.transform([lambda x:x-x.mean(),lambda

    2.2K10

    Pandas这3个函数,没想到竟成了我数据处理主力

    在这一过程中,如何既能保证数据处理效率而又不失优雅,Pandas这几个函数堪称理想解决方案。 为展示应用这3个函数完成数据处理过程中一些demo,这里以经典泰坦尼克号数据集为例。...应用到DataFrame每个Series DataFramepandas核心数据结构,其每一行和每一都是一个Series数据类型。...这里仍然举两个小例子: ①取所有数值数据最大值。当然,这个处理其实可以直接调用max函数,但这里为了演示apply应用,所以不妨照此尝试: ?...最后得到每个舱位等级一个统计指标结果,返回类型是一个Series对象。...而且不仅可作用于普通Series类型,也可用于索引变换,而索引变换是apply所不能应用; applymap仅可用于DataFrame,接收一个函数实现对所有数据实现元素级变换

    2.4K10

    Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

    一、Pandas数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程中,经常需要对DataFrame进行逐行、逐和逐元素操作(例如,机器学习中特征工程阶段)。...三、DataFrame数据处理 3.1 apply方法 DataFrame借助apply方法,可以接收各种各样函数(Python内置或自定义)对数据进行处理,非常灵活便捷。...这时使用apply进行相应操作,两行代码可以很轻松地解决。 (1)按求和实现过程 因为是对进行操作,所以需要指定axis=0。本次实现底层,apply到底做了什么呢?...做个总结,DataFrame中应用apply方法: 当axis=0时,对每columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。...对每个Series执行结果后,会将结果整合在一起返回(若想有返回值,定义函数时需要return相应值) 当然,DataFrameapply和Seriesapply一样,也能接收更复杂函数,如传入参数等

    1.3K31

    Python pandas十分钟教程

    Pandas是数据处理和数据分析中最流行Python库。本文将为大家介绍一些有用Pandas信息,介绍如何使用Pandas不同函数进行数据探索和操作。...探索DataFrame 以下是查看数据信息5个最常用函数: df.head():默认返回数据集前5行,可以在括号中更改返回行数。 示例: df.head(10)将返回10行。....unique():返回'Depth'唯一值 df.columns:返回所有名称 选择数据 选择:如果只想选择一,可以使用df['Group'].....apply行或中应用函数。...下面的代码将平方根应用于“Cond”所有值。 df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间差异。

    9.8K50

    pandas 提速 315 倍!

    其次,它使用不透明对象范围(0,len(df))循环,然后再应用apply_tariff()之后,它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列表中。...pandas.apply方法接受函数callables并沿DataFrame轴(所有行或所有)应用。...那么这个特定操作就是矢量化操作一个例子,它是在pandas中执行最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas矢量化运算?...一个技巧是:根据你条件,选择和分组DataFrame,然后对每个选定组应用矢量化操作。 在下面代码中,我们将看到如何使用pandas.isin()方法选择行,然后在矢量化操作中实现新特征添加。...在执行此操作之前,如果将date_time设置为DataFrame索引,会更方便: # 将date_time设置为DataFrame索引 df.set_index('date_time', inplace

    2.8K20
    领券