DataFrame 如何对不同列执行不同的函,可以举个例子吗
时间: 2023-03-30 15:03:53 浏览: 38
可以使用 apply() 方法来对 DataFrame 的不同列执行不同的函数。例如,对于以下 DataFrame:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
```
我们可以使用 apply() 方法对不同列执行不同的函数:
```
df.apply({'A': lambda x: x * 2, 'B': lambda x: x ** 2})
```
这将对列 A 执行 lambda 函数 x * 2,对列 B 执行 lambda 函数 x ** 2。
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DataFrame 如何对不同列执行不同的函数
DataFrame 可以使用 apply() 方法对不同列执行不同的函数。具体来说,可以使用 apply() 方法传入一个字典,字典的键是列名,值是对应的函数。例如,假设有一个 DataFrame df,其中有两列 A 和 B,我们想对列 A 执行函数 func1,对列 B 执行函数 func2,可以这样写:
```
df.apply({'A': func1, 'B': func2})
```
这样就可以对不同列执行不同的函数了。
list 转dataframe 举个例子
例子1:二维列表转dataframe
```python
import pandas as pd
# 定义一个二维列表
data = [['Alice', 25, 'F'],
['Bob', 30, 'M'],
['Catherine', 35, 'F']]
# 将二维列表转换为dataframe
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Gender'])
# 打印输出dataframe
print(df)
```
例子2:一维列表转dataframe
```python
import pandas as pd
# 定义一个一维列表
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 将一维列表转换为dataframe
df = pd.DataFrame(data, columns=['Number'])
# 打印输出dataframe
print(df)
```