apply函数在pandas中返回dataframe - 腾讯云开发者社区

今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制，以及apply函数的使用方法。 dataframe广播广播机制我们其实并不陌生，我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播。...函数与映射 pandas的另外一个优点是兼容了numpy当中的一些运算方法和函数，使得我们也可以将一些numpy当中的函数运用在DataFrame上，这样就大大拓展了使用方法以及运算方法。...比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外，apply中函数的作用域并不只局限在元素，我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。...另外，apply返回的结果并不一定只能是标量，也可以是多个值组成的list或者是Series，其实两者也是一样的，因为即使返回List也会被转化成Series。 ?...总结今天的文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap的使用方法，这两个方法在我们日常操作DataFrame的数据非常常用，可以说是手术刀级的api。

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pandas dataframe apply 传入外部参数 args

/usr/bin/python3 import pandas as pd # 如果x小于threshold就等于1，否则等于0 def juege_threshold(x,threshold):...return 1 if x<=threshold else 0 data_dict={"values":[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19]} data_df=pd.DataFrame...(data_dict) print(data_df) data_df["values_7"]=data_df["values"].apply(juege_threshold,threshold=7)...data_df["values_10"]=data_df["values"].apply(juege_threshold,threshold=10) print(data_df)

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在pandas中遍历DataFrame行

参考链接：遍历Pandas DataFrame中的行和列有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...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，如果它们是无效的Python标识符，重复或以下划线开头...对于大量的列(> 255)，返回常规元组。第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。...docs: DataFrame.apply() def valuation_formula(x, y): return x * y * 0.5 df['price'] = df.apply(lambda

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pandas apply() 函数用法

函数式编程，包括函数式编程思维，当然是一个很复杂的话题，但对今天介绍的 apply() 函数，只需要理解：函数作为一个对象，能作为参数传递给其它函数，也能作为函数的返回值。...() 回到主题， pandas 的 apply() 函数可以作用于 Series 或者整个 DataFrame，功能也是自动遍历整个 Series 或者 DataFrame, 对每一个元素运行指定的函数...来做这种计算，我们在 Dataframe 中增加一列。...lambda 匿名函数，将计算结果存储在一个新的 Series 中返回。...DataFrame.apply() DataFrame.apply() 函数则会遍历每一个元素，对元素运行指定的 function。

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基于Pandas的DataFrame、Series对象的apply方法

Series对象的str.split方法的返回值数据类型为Series，Series中的每一个值的数据类型为list。...image.png 4.DataFrame对象的apply方法 DataFrame对象的apply方法有非常重要的2个参数。...当axis=0时，会将DataFrame中的每一列抽出来做聚合运算，当axis=1时，会将DataFrame中的每一行抽出来做聚合运算。...image.png 上图表示的意思是在第1列中250个值不为空，第2列中87个值不为空，第3列中22个值不为空，第4列中9个值不为空，第5列中2个值不为空。...DataFrame对象的apply方法中的axis关键字参数默认为0。指定axis=0，运行的效果与不指定axis的值相同，如下图所示： ?

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Pandas的Apply函数——Pandas中最好用的函数

，但是我认为其中最好用的函数是下面这个函数： apply函数 apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。...该函数如下： DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数...这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果...，则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...，这样我们在使用apply函数的时候要自己传递参数，代码中显示的三种传递方式都行。

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pandas dataframe 时间字段 diff 函数

pandas pandas 是数据处理的利器，非常方便进行表格数据处理，用过的人应该都很清楚，没接触的可以自行查阅pandas 官网。...需求介绍最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题，需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差，之前有用过 dataframe 的 diff 函数，但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作，即结果为当前行减去上一行的差值...于是我使用了最原始的方式，循环遍历 dataframe 每一行，逐行求时间差，将其存入数组中，最后此数组即为结果。...00 2020-02-01 9:10 2020-02-01 9:40 2020-02-01 10:00 2020-02-02 10:00 读取文件，并进行 diff 操作，代码段如下： import pandas...这样我们的问题就变的简单了，只需要将结果中的 timedelta64[ns] 类型转为秒数就可以了，之前从未接触过 timedelta64[ns] 字段，如何转呢？

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pandas dataframe 时间字段 diff 函数

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pandas.DataFrame.to_csv函数入门

pandas.DataFrame.to_csv函数入门导言在数据处理和分析的过程中，经常需要将数据保存到文件中，以便后续使用或与他人分享。...其中，to_csv函数是pandas库中非常常用的一个函数，用于将DataFrame对象中的数据保存为CSV（逗号分隔值）文件。...本文将介绍pandas.DataFrame.to_csv函数的基本使用方法，帮助读者快速上手。准备工作在正式开始之前，首先需要安装pandas库。...因为该函数会将所有的数据一次性写入到CSV文件中，在处理大规模数据时可能会导致内存不足的问题。线程安全性：在多线程环境下，并行地调用to_csv函数可能会导致线程冲突。...pandas.DataFrame.to_json：该函数可以将DataFrame中的数据保存为JSON格式的文件。

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Pandas中第二好用的函数 | 优雅的apply

本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。为什么说第二好用呢？做人嘛，最重要的就是谦虚，做函数也是一样的，而apply就是这样一个优雅而谦虚的函数。...我们单独用一篇来为apply树碑立传，原因有二，一是因为apply函数极其灵活高效，甚至是重新定义了pandas的灵活，一旦熟练运用，在数据清洗和分析界可谓是“屠龙在手，天下我有”；二是apply概念相对晦涩...Apply初体验 apply函数，因为她总是和分组函数一起出现，所以在江湖得了个“groupby伴侣”的称号。...我们指定“综合成绩”列，然后把max函数直接传入apply参数内，返回了对应分组内成绩的最大值。有一些常见函数，如max、min、len等函数可以直接传入apply。...这一步，我们已经揉好了面，原始的面团也初步成型，虽然返回的结果有点晦涩，但是我们可以在脑海中构建一下这些面团，截图只展示了部分： ? 要把这些面团包成包子，就是要我们取出每一个面团中，排名第3的城市。

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Pandas中Apply函数加速百倍的技巧

apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为例，原始的Apply函数处理下面这个问题，需要18.4s的时间。...import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)), columns...函数加速了几百倍，具体的： Apply: 18.4 s Apply + Swifter: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization...Use Apply in Pandas?

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python pandas dataframe函数_Python Pandas dataframe.ne()用法及代码示例

Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 Pandas dataframe.ne()函数使用常量，序列或其他按元素排列的 DataFrame 检查 DataFrame 元素的不等式。...如果比较中的两个值不相等，则返回true；否则，返回false。 ... level:在一个级别上广播，在传递的MultiIndex级别上匹配索引值返回：结果：DataFrame 范例1：采用ne()用于检查序列和 DataFrame 之间是否不相等的函数。 ...# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first dataframe df1=pd.DataFrame({"A":...范例2：采用ne()用于检查两个datframe是否不相等的函数。一个 DataFrame 包含NA值。

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Pandas中Apply函数加速百倍的技巧

apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为例，原始的Apply函数处理下面这个问题，需要18.4s的时间。...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)),...如果我们的操作是可以直接向量化的话，那么我们就尽可能的避免使用： for循环；列表处理； apply等操作在将上面的问题转化为下面的处理之后，我们的时间缩短为：421 ms。...函数加速了几百倍，具体的： Apply: 18.4 s Apply + Swifter: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization

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【Python】Pandas的apply函数使用示例

apply 是 pandas 库的一个很重要的函数，多和 groupby 函数一起用，也可以直接用于 DataFrame 和 Series 对象。...在 2010 年至 2015 年间人口变化幅度最大的是哪个县？分析先按州分组，再对每个州内的县进行排序选出人口最多的 3 个县求和，作为每个州的人口数，最后排序。...CENSUS2010POP'].sum() grouped = only_county[['STNAME', 'CTYNAME', 'CENSUS2010POP']].groupby('STNAME').apply...'POPESTIMATE2015']] return pop_year.max() - pop_year.min() only_county.loc[only_county.apply

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python下的Pandas中DataFrame基本操作，基本函数整理

参考链接： Pandas DataFrame中的转换函数 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍...，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。...DataFrame.iat快速整型常量访问器DataFrame.loc标签定位DataFrame.iloc整型定位DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行...函数应用&分组&窗口方法描述DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数DataFrame.applymap(func)Apply a function...参考文献： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe <link rel="stylesheet

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（六）Python：Pandas中的DataFrame

admin 2 3 admin 3 另一种删除方法 name a 1 admin 1 3 admin 3 （1）添加列添加列可直接赋值，例如给 aDF 中添加... 0.05 3 xiaolan 6000 0.10 （2）添加行添加行可用对象的标签（loc）和位置（iloc）索引，也可通过 append()方法或 concat()函数等进行处理...中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...'pay': 5000, 'tax': 0.05} print(aDF) print("===============================") print(aDF.drop(5)) # 返回删除第...对象的修改和删除还有很多方法，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用

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在 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种方法

本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...= 'Emma'), 'name_match'] = 'Mismatch' print (df) 查询结果如下：在原始DataFrame列上应用 IF 条件上面的案例中，我们学习了如何在新增列中应用...IF 条件，有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...`set_of_numbers`: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,0,0] 计划应用以下 IF 条件，然后将结果存储在现有的set_of_numbers列中: 如果数字等于0，将该列数字调整为...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。

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Python之Pandas中Series、DataFrame实践

Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签...1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的（而不是列表、字典或者别的一维数据结构）。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素（比如轴名称等）。...函数应用和映射 NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7....排序和排名要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象；对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。 8.

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python下的Pandas中DataFrame基本操作（一），基本函数整理

pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角...…]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() 返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows...DataFrame.isin(values) 是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) 条件筛选 DataFrame.mask(cond...函数应用&分组&窗口方法描述 DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …]) 应用函数 DataFrame.applymap(func) Apply a function...参考文献： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe

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在 Typescript 中推断函数返回类型

情景你正在使用名为 funky-lib 的库中的 doFunkyStuff 函数。...: AppFunkyStuff) { ...}...额外信息你可以将 ReturnType 与 Awaited 实用程序类型结合使用，用于返回承诺的函数。...在之前的版本中，实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。...在之前的版本中，实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。...在之前的版本中，实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

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pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

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