android appy源码
时间: 2023-12-04 15:05:57 浏览: 16
很抱歉,我无法提供具体的Android应用程序源代码。开发Android应用程序需要根据特定的需求和功能进行编写,这需要根据您的项目目标和设计来确定。您可以在各种资源和教程中找到适合您需求的示例代码,并根据您的需要进行修改和定制。建议您参考官方文档、开发者社区、GitHub等平台,以获取更多关于Android应用程序开发的源代码示例。
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pandas appy函数
`apply()` 函数是 `pandas` 库中一个非常常用的函数,用于对 DataFrame 或 Series 中的每个元素应用一个函数,然后返回一个新的 DataFrame 或 Series。`apply()` 函数通常用于对数据进行转换、映射或者聚合操作。
以下是 `apply()` 函数的基本语法:
```python
df.apply(func)
```
其中,`df` 是一个 DataFrame,`func` 是一个可以应用于 DataFrame 中每个元素或每一行/列的函数。`apply()` 函数将 `func` 应用于 `df` 中的每个元素或每一行/列,然后返回一个新的 DataFrame 或 Series,其中包含每个元素或每一行/列被 `func` 转换后的结果。
下面是一个例子,演示如何使用 `apply()` 函数对 DataFrame 中的每个元素求平方:
```python
import pandas as pd
data = {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df_squared = df.apply(lambda x: x**2)
print(df_squared)
```
输出结果如下:
```
x y
0 1 16
1 4 25
2 9 36
```
在上面的例子中,我们首先创建了一个包含两个列的 DataFrame。然后,我们使用 `apply()` 函数将每个元素求平方,并将结果存储在一个新的 DataFrame 中。最后,我们输出新的 DataFrame。
除了对每个元素应用函数,您还可以对 DataFrame 的每一行或每一列应用函数。例如,如果您想对 DataFrame 的每一行求和,可以使用以下代码:
```python
row_sum = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)
```
其中,`axis=1` 表示对每一行应用函数。
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