dataframe.apply()调用方法
时间: 2023-11-18 17:01:15 浏览: 24
`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。
相关问题
DataFrame.apply() missing 1 required positional argument: 'func'
这个错误通常是因为在调用DataFrame的apply()方法时,没有传递一个函数作为参数。在使用apply()方法时,需要传递一个函数作为参数,这个函数将被应用于DataFrame的每一行或每一列。例如,以下代码将应用lambda函数到DataFrame的每一列:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
result = df.apply(lambda x: x.mean())
print(result)
```
如果你忘记传递函数参数,就会出现类似于"DataFrame.apply() missing 1 required positional argument: 'func'"的错误。
dask.dataframe 用apply
在 `dask.dataframe` 中,`apply()` 方法可以用来对每一行或每一列应用一个函数。具体来说,`apply()` 方法接受一个函数作为参数,该函数会被应用到 `dask.dataframe` 中的每一行或每一列上,并返回一个新的 `dask.dataframe`。
下面是一个示例,假设我们有一个包含两列的 `dask.dataframe`,其中一列是字符串,另一列是整数。我们希望对字符串列进行分词,然后计算每个单词出现的次数。
```python
import dask.dataframe as dd
from collections import Counter
# 创建一个dask.dataframe
df = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'text': ['hello world', 'foo bar'], 'num': [1, 2]}), npartitions=2)
# 定义一个函数,用于分词和计数
def count_words(text):
words = text.split()
return dict(Counter(words))
# 对字符串列应用函数
result = df['text'].apply(count_words, meta=('text', 'object'))
# 显示结果
print(result.compute())
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个 `dask.dataframe`,然后定义了一个函数 `count_words()`,该函数接受一个字符串作为参数,将其分词并计算每个单词出现的次数。然后,我们对 `dask.dataframe` 中的字符串列应用该函数,得到一个新的 `dask.dataframe`,其中每个单元格都是一个字典,其中包含单词计数的结果。最后,我们通过调用 `compute()` 方法来计算结果并将其显示出来。