df.apply函数多条件

df.apply函数可以用于进行多条件的数据处理操作。它的使用方法如下：

首先，我们需要定义一个函数，该函数表示我们要对每个数据进行的处理操作。这个函数应当接受一个参数，即DataFrame的每一行或列。

接下来，我们可以使用df.apply函数将定义好的函数应用到DataFrame的每一行或列上。我们需要指定apply函数的参数axis，用于指定是对行还是列进行处理操作。

在多条件处理时，我们可以使用if-elif-else语句来根据不同的条件进行不同的处理操作。在定义函数时，我们需要使用if语句来判断满足哪个条件，然后对该条件下的数据进行相应的处理。

举个例子，假设我们有一个DataFrame df，其中有两列A和B，我们想要根据A和B的取值来对C列进行处理。如果A的值大于0并且B的值小于0，则将C的值设置为1；如果A的值小于0或者B的值大于0，则将C的值设置为-1；否则将C的值设置为0。我们可以定义一个函数：

def process(row):
if row['A'] > 0 and row['B'] < 0:
return 1
elif row['A'] < 0 or row['B'] > 0:
return -1
else:
return 0

然后使用df.apply函数将这个函数应用到每一行上：

df['C'] = df.apply(process, axis=1)

这样就可以实现根据多个条件来对DataFrame进行处理了。

相关问题

python .apply函数用法

`.apply()` 方法是 Pandas 库中的一个函数，用于对数据框 DataFrame 的每一行或每一列应用一个自定义的函数。它可以接受一个函数作为参数，并返回一个与原始数据框形状相同的数据框，其中每个元素都被替换为函数的结果。

`.apply()` 方法的一般语法如下：

dataframe.apply(func, axis=0/1)

其中，`func` 是要应用的函数，`axis` 参数指定了函数是应用于每一行还是每一列。如果 `axis=0`，则函数应用于每一列；如果 `axis=1`，则函数应用于每一行。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 定义一个函数，将每个元素乘以2
def double(x):
    return x*2

# 对每一列应用函数
df.apply(double, axis=0)

输出结果为：

   A   B
0  2   8
1  4  10
2  6  12

上述示例中，我们定义了一个函数 `double()`，将每个元素乘以2，然后使用 `.apply()` 方法将此函数应用于数据框的每一列，得到一个新的数据框，其中每个元素都被乘以2。

pandas df.apply()

pandas的df.apply()方法是用于对DataFrame中的行或列进行操作的函数。它可以接受一个函数作为参数，并将其应用于DataFrame中的每一行或每一列。下面是一个使用df.apply()方法的例子：

假设我们有以下的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

我们可以使用df.apply()方法将一个函数应用于每一列：

def add_one(x):
    return x + 1

df.apply(add_one)

输出：

   A  B   C
0  2  5   8
1  3  6   9
2  4  7  10

我们也可以使用df.apply()方法将一个函数应用于每一行：

def sum_row(x):
    return x.sum()

df.apply(sum_row, axis=1)

输出：

0     12
1     15
2     18
dtype: int64

需要注意的是，如果我们想要对DataFrame中的每一个元素应用一个函数，应该使用df.applymap()方法，而不是df.apply()方法。下面是一个使用df.applymap()方法的例子：

df.applymap(lambda x: x + 1)

输出：

   A  B   C
0  2  5   8
1  3  6   9
2  4  7  10