是的,可以使用apply方法和lambda函数来计算pandas列中的字典值。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个包含字典的DataFrame
data = {'A': {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3},
'B': {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6},
'C': {'a': 7, 'b': 8, 'c': 9}}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义一个计算字典值的函数
def calculate_dict_value(dictionary):
return sum(dictionary.values())
# 使用apply方法和lambda函数计算每列的字典值
df['sum'] = df.apply(lambda row: calculate_dict_value(row), axis=1)
print(df)
输出结果如下:
A B C sum
a 1 4 7 12
b 2 5 8 15
c 3 6 9 18
在这个例子中,我们创建了一个包含字典的DataFrame,并定义了一个计算字典值的函数calculate_dict_value。然后,我们使用apply方法和lambda函数将该函数应用于每一行,计算每列的字典值,并将结果存储在新的一列'sum'中。
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