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1
回答
pandas
根据
apply
函数
返回
的
dict
创建
新
的
数据
帧
、
、
下面是一个lambda
函数
: def gen_data(a, b, c, _date): "Date": _date, "b" : foo(b), } returndfObj 我将为现有dataframe df
的
所有行调用
浏览 18
提问于2021-08-13
得票数 0
2
回答
如何在python dataframe中使用lambda映射值
、
我有以下
数据
框架。我想使用lambda
函数
将值映射到另一个。
浏览 57
提问于2020-08-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么熊猫在`
apply
`中对这两个字符串
的
处理方式不同?
、
、
我想知道为什么
pandas
对待两个lambda
的
l3和l4是不同
的
-它们都接受一个参数,都
返回
一个字符串,而且都不应该执行,因为df实际上是空
的
: import
pandas
as pd df =a DataFrame 然而,df.
apply
的
返回
类型是不同
的
。奖励问题:有没有更好
的
方法 df["col4"] = df.
apply
(l4, axis=1) 这对
浏览 35
提问于2021-09-03
得票数 3
回答已采纳
2
回答
在
pandas
dataframe python上使用应用
函数
时如何中断?
、
、
有没有一种方法可以使用
apply
函数
来计算
pandas
dataframe
的
新
列,但又
根据
某些条件“中断”它?假设我有一个有2000行
的
数据
帧
,我
的
标准在第1000行变成了false,这取决于之前计算
的
应用值。计算下一个1000是一种浪费,我希望
pandas
在第1000个之后停止“申请”,并
返回
到目前为止计算
的
结果。 这有可能吗?
浏览 1
提问于2019-05-07
得票数 2
1
回答
逐行高效地构建
pandas
数据
帧
、
、
我最近一直在通过迭代多个文件、行等来构建
pandas
数据
帧
。我一直在通过在字典中附加项目,然后转换为
数据
帧
来构建它们:这是构建熊猫df
的
最有效
的
浏览 0
提问于2017-02-23
得票数 5
1
回答
创建
新
的
Pandas
分组对象
、
、
在某些转换中,我似乎被迫脱离
Pandas
dataframe分组对象,而我想要一种
返回
到该对象
的
方法。 给定一个时间序列
数据
帧
,如果按
数据
帧
中
的
一个值分组,我们将获得一个从键到
数据
帧
的
底层字典。因为结构是dataframe
的
关键,所以不能使用.from_
dict
()将该结构转换回Dataframe。据我所知,
返回
Pandas
而不
浏览 0
提问于2014-05-06
得票数 0
4
回答
pandas
和多个列上
的
应用
函数
、
、
如果我有一个多次应用于一组列
的
函数
f,那么更具Pythonic风格
的
方法是什么呢?现在,我正在做
的
是这样
的
。newdf=df.groupby(['a', 'b']).
apply
(lambda x: f(x, 1))newdf['2']=df.groupby(['a','b']).
apply
(lambda x:
浏览 1
提问于2018-06-14
得票数 5
2
回答
Groupby在
Pandas
中
的
变异性能
、
、
、
、
我经常尝试做groupby和mutate
的
R等效项,但正如许多人指出
的
那样,简单地使用groupby和
apply
会受到严重
的
性能问题
的
影响。所以我
的
问题是,在
pandas
中对
数据
帧
进行分组
的
最佳(最高性能)方法是什么,然后
根据
该组中
的
一些条件,
根据
一些计算添加一个
新
列?(我已经搜索了很久,但我没有找到任何关于如何使用numpy向量化
pan
浏览 14
提问于2017-07-31
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在
pandas
中,如何将包含多个属性和值
的
列解析为
新
列并获取它们
的
值
、
、
、
我有一个
数据
框架,它包含许多列,其中一列名为SourceTechAttributes,它具有有价值
的
attributeName和属性值,例如这个列键和值也改变了它
的
位置,我想解析该列并
创建
新
的
7列,如下所示 我可以在熊猫中一个接一个地做,比如 df['m']=df['SourceTechA
浏览 38
提问于2018-07-11
得票数 -1
回答已采纳
1
回答
更改行x列中
的
值
、
、
、
、
我需要帮助
创建
一个
函数
来更改某些列中某些行
的
值。(my_
dict
)df_serialized[df_serialized.serie == 0][['dataY', 'dataZ']].
apply
(np.zeros) TypeError跟踪(最近一次调用)在() -1 df_serializeddf_ser
浏览 1
提问于2019-09-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
KeyError:当尝试选择dask
数据
框上
的
列时:“没有[索引([‘’,''],dtype='object')]在[列]中”
、
我正在使用from_
pandas
()
函数
从熊猫
数据
帧
创建
一个dask
数据
帧
。当我尝试使用方括号[ ]从dask dataframe中选择两列时,我得到了一个KeyError。
根据
dask文档,dask dataframe支持像
pandas
dataframe一样
的
方括号列选择。']].
apply
(
浏览 67
提问于2019-10-04
得票数 1
2
回答
我如何能够基于标签将DataFrame分割成多个DataFrames,然后对每个DataFrame进行计算?
、
、
我有以下DataFrame:我试图为df1'Tub‘中
的
每个唯一值
创建
一个DataFrame。现在,我正在
创建
一个字典,并试图在每个
新
的
DataFrame实例中添加一个匹配
的
Tub。我认为我
的
逻辑是正确
的
。]: tub_df[tub] = pd.DataFrame.copy(df1.loc[tub_row]) 谢谢你
的
帮助
浏览 0
提问于2020-08-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在spark sql dataframe中映射一列以
创建
新
列?
、
、
、
在python和
pandas
中,我可以
创建
一个
新
的
专栏,如下所示: 使用
pandas
dataframe中
的
两列来
创建
字典。
dict
1 =
dict
(zip(data["id"], data["duration"])) 然后,我可以应用这个字典在第二个dataframe中
创建
一个
新
列。df['id_duration'] = df['
浏览 38
提问于2021-01-22
得票数 0
回答已采纳
2
回答
熊猫分配()
函数
和应用()
函数
有什么区别?
、
、
、
我正在学习Python中
的
数据
探索。在实践
pandas
库时,我看到了两个名为df.assign()和df.
apply
()
的
函数
。这两个
函数
的
定义看起来非常相似。你能向我解释一下这两种功能及其独特
的
用例吗?
浏览 4
提问于2021-01-08
得票数 5
回答已采纳
2
回答
基于布尔条件
的
Pandas
dataframe中
的
新
列
、
、
我想在
Pandas
数据
框中
创建
一个
新
列,
根据
每个特定行中
的
其他值填充True或False。我解决此任务
的
方法是应用一个
函数
来检查
数据
帧
中
的
每一行
的
布尔条件,并用True或False填充
新
列。这是
数据
帧
: l={'DayTime':['2018-03-01','2018-03-02
浏览 1
提问于2018-03-22
得票数 9
回答已采纳
1
回答
在Python中将
函数
应用于Dataframe
的
行
、
、
我想
创建
一个
函数
,您可以在其中传递每一行和一个列名,并
创建
一个将列json_normalizes到一个
数据
帧
中
的
函数
。然而,我一直在获取和错误‘
函数
接受2个位置参数,6个被给定’在
数据
帧
中有超过6列,在行col中有超过6列,所以我对如何提供6个参数感到困惑。import
pandas
as pdd
浏览 17
提问于2020-05-01
得票数 0
回答已采纳
2
回答
使用字典中
的
键过滤
pandas
DataFrame
、
、
、
、
8 9 1 67 6 0 8 1my_
dict
={a@a.6 : value1, c@c.2 : value2, d@w.4 : value5} 4 7 4 6
浏览 0
提问于2013-07-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何将
函数
应用于
数据
帧
中
的
每一行并获得一系列字典?
、
我想对
数据
帧
中
的
每一行应用一个
函数
,并得到一个序列。如果
函数
返回
一个数字,它就会起作用,但当
函数
返回
一个
dict
时就不起作用了。(lambda x: {"boo": x.a}, axis=1)// I want a series of
dict
a bbaz one NaN NaN tw
浏览 0
提问于2016-12-11
得票数 0
1
回答
功能类似于R拆分
函数
的
Python
函数
、
、
、
、
我有一个包含多个列
的
数据
,我需要将它划分成一个由参数定义
的
组向量(列e.t.c)。R具有如下所示
的
拆分
函数
:data_splitting= split(A, by=c('C1', 'C2'), keep.by=FALSE)
浏览 1
提问于2020-02-05
得票数 0
2
回答
Pandas
使用groupby划分两列
、
、
我想计算给定状态下'bene_1_count‘和'bene_2_count’
的
比率。np.random.randint(10000, 99999)我正在尝试以下操作,但它给出了一个错误:“没有要连接
的
对象”
浏览 1
提问于2017-02-05
得票数 11
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