Sympy 是一个用于符号计算的 Python 库,它提供了 isprime()
函数来判断一个数是否为质数。如果你想在 Pandas DataFrame 的一列上应用 isprime()
函数,而不是逐行执行,你可以使用 Pandas 的 apply()
方法结合 Lambda 函数来实现。
以下是一个示例代码,展示如何将 isprime()
函数应用于 Pandas DataFrame 的某一列:
import sympy
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'numbers': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义一个函数来应用 sympy 的 isprime() 函数
def apply_isprime(x):
return sympy.isprime(x)
# 使用 apply() 方法和 Lambda 函数来应用 isprime()
df['is_prime'] = df['numbers'].apply(lambda x: apply_isprime(x))
print(df)
输出将会是:
numbers is_prime
0 1 False
1 2 True
2 3 True
3 4 False
4 5 True
5 6 False
6 7 True
7 8 False
8 9 False
9 10 False
在这个例子中,我们首先创建了一个包含数字的 DataFrame。然后,我们定义了一个函数 apply_isprime()
来调用 sympy.isprime()
。最后,我们使用 apply()
方法和 Lambda 函数将这个函数应用到 'numbers' 列的每一个元素上,并将结果存储在一个新的列 'is_prime' 中。
这种方法的优点是可以并行处理,如果你的数据量很大,这将比逐行执行要快得多。此外,这种方法也使得代码更加简洁和易于理解。
如果你在使用过程中遇到性能问题,可以考虑使用 Pandas 的 eval()
或 query()
方法,或者使用 Dask 这样的库来进行并行计算。
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