pandas使用apply方法时可以选择是否发送列名。apply方法是pandas库中的一个函数,用于对DataFrame或Series中的每个元素应用自定义的函数。默认情况下,apply方法会将每一列作为Series对象传递给自定义函数,并且不会发送列名。
如果想要在apply方法中发送列名,可以通过设置axis
参数为1来实现。axis=1
表示按行应用函数,此时每一行会作为Series对象传递给自定义函数,并且会发送列名。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 自定义函数,接收一行数据和列名作为参数
def custom_func(row, col_name):
return row[col_name] * 2
# 使用apply方法并发送列名
df['A_doubled'] = df.apply(custom_func, args=('A',), axis=1)
df['B_doubled'] = df.apply(custom_func, args=('B',), axis=1)
print(df)
输出结果:
A B A_doubled B_doubled
0 1 4 2 8
1 2 5 4 10
2 3 6 6 12
在这个示例中,我们定义了一个自定义函数custom_func
,它接收一行数据和列名作为参数,并返回对应列的值乘以2。然后我们使用apply方法将这个函数应用到DataFrame的每一行,并将结果存储在新的列中。
需要注意的是,apply方法的性能相对较低,因为它会逐行遍历DataFrame。如果需要对整个列进行操作,推荐使用pandas提供的向量化操作,以提高效率。
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