是的,可以使用apply()
函数将不同的函数应用到DataFrame的每一行,其中特定列中的字符串值决定函数。
apply()
函数是pandas库中的一个函数,用于将指定的函数应用于DataFrame的每一行或每一列。它可以接受一个函数作为参数,并将该函数应用于DataFrame的每个元素。
下面是一个示例代码,演示如何使用apply()
函数根据特定列中的字符串值选择不同的函数应用于DataFrame的每一行:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
'B': [1, 2, 3]})
# 定义两个函数
def func1(row):
return row['B'] * 2
def func2(row):
return row['B'] + 10
# 根据特定列中的字符串值选择函数
def apply_func(row):
if row['A'] == 'foo':
return func1(row)
elif row['A'] == 'bar':
return func2(row)
else:
return row['B']
# 应用函数到每一行
df['C'] = df.apply(apply_func, axis=1)
print(df)
输出结果如下:
A B C
0 foo 1 2
1 bar 2 12
2 baz 3 3
在这个示例中,根据列'A'中的字符串值选择不同的函数应用于每一行。如果'A'列的值是'foo',则应用func1()
函数,如果是'bar',则应用func2()
函数,否则返回列'B'的值。
这是一个简单的示例,实际应用中,您可以根据具体需求定义更多的函数,并根据不同的字符串值选择不同的函数应用于DataFrame的每一行。
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