dataframe.apply(lambda )
时间: 2023-04-29 14:06:31 浏览: 48
dataframe.apply(lambda) 是 Pandas 中的一个方法,其作用是将一个函数应用到一个 Pandas 数据框(dataframe)的每一列或每一行。可以通过指定 lambda 函数来自定义应用的函数。这个方法常常用于数据预处理、数据清洗和数据转换等方面。
相关问题
python dataframe.apply()
`DataFrame.apply()`是一个用于`pandas`数据帧(DataFrame)的函数,它允许你将一个函数应用于数据帧中的一行或一列,或整个数据帧,并返回一个新的数据帧。
语法如下:
```python
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)
```
参数说明:
- `func`:用于应用于数据帧的函数。
- `axis`:指定应用函数的轴。0表示列,1表示行。
- `raw`:如果为True,则将一维的数组传递给函数,否则传递一个Series。
- `result_type`:指定返回的结果类型。默认为None,将返回一个Series。
- `args`和`**kwds`:可选参数,用于传递给`func`的其他参数。
示例:
```python
import pandas as pd
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对每一列应用sum函数
result1 = df.apply(sum, axis=0)
print(result1)
# 对每一行应用mean函数
result2 = df.apply(lambda x: x.mean(), axis=1)
print(result2)
# 对整个数据帧应用max函数
result3 = df.apply(max)
print(result3)
```
输出:
```
a 6
b 15
c 24
dtype: int64
0 4.0
1 5.0
2 6.0
dtype: float64
a 3
b 6
c 9
dtype: int64
```
dataframe.apply()调用方法
`dataframe.apply()` 方法可以应用一个函数到数据框的每一行或每一列上。它接收一个函数作为参数,并且可以指定轴向(行或列)。
语法如下:
```python
dataframe.apply(func, axis=0)
```
其中,`func` 是要应用的函数;`axis` 指定轴向,0 表示应用到每列,1 表示应用到每行。
例如,假设有一个数据框 df,我们要对每列进行求和操作:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
sums = df.apply(sum, axis=0)
print(sums)
```
输出:
```
A 6
B 15
C 24
dtype: int64
```
另外,`apply()` 方法还可以用于在数据框中创建新的一列,例如:
```python
df['D'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'] + row['C'], axis=1)
```
这行代码会在数据框中创建一个名为 D 的新列,其中的每个元素都是对应行 A、B、C 列的和。