pandas库apply
时间: 2023-08-08 15:12:17 浏览: 47
pandas库中的apply函数可以用于对DataFrame的行或列应用函数。通过指定axis参数,可以选择对行或列进行操作。引用\[1\]中给出了一些使用apply函数的示例。例如,可以使用apply函数对DataFrame中的每个元素进行平方根操作,或者对每列进行求和操作。还可以使用lambda函数在每行上返回类似列表的内容,或者返回一个序列生成新的列。此外,还可以使用result_type参数来控制返回结果的形式,如将类似列表的结果扩展到数据的列或进行广播。引用\[2\]中给出了另外一些使用apply函数的案例,包括对各列或各行应用函数并求和。引用\[3\]展示了如何将apply方法放入函数中,以实现多进程处理。总之,pandas库的apply函数提供了一种灵活的方式来对DataFrame进行元素级或行列级的操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas之apply函数简介及用法详解](https://blog.csdn.net/weixin_44852067/article/details/122364306)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [使用joblib库,通过并发加速Python pandas库 apply函数,n核n-1倍](https://blog.csdn.net/A41915460/article/details/125829192)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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