df['key1_times_val1'] = df.apply(lambda x: dict[x['key1']] * x['val1'], axis=1)这里面的x['key1']什么意思

时间: 2023-11-10 14:06:50 浏览: 24
这里的x['key1']指的是DataFrame中名为'key1'的列中当前行的值。apply()函数将该函数应用于DataFrame中的每一行，并使用每行的值来计算新列。lambda表达式中使用dict[x['key1']]获取字典中与当前行的'key1'列对应的值，并将其乘以'val1'列的值，最终将结果赋给'key1_times_val1'列。
相关问题

df['key1_times_val1'] = df.apply(lambda x: dict[x['key1']] * x['val1'], axis=1)什么意思

这段代码是在 Pandas 中对 DataFrame 进行操作。其中 df 是一个 DataFrame，apply() 方法对 df 中的每一行进行操作，lambda 函数则对每一行中的 'key1' 和 'val1' 进行计算，计算结果赋值给 'key1_times_val1' 这一列。具体来说，dict[x['key1']] 是获取字典 dict 中键为 x['key1'] 的 value 值，然后将这个值乘以 x['val1'] 的值，就是这个计算的结果。最终，整个 DataFrame 的 'key1_times_val1' 列就是每一行的 'key1' 对应的 value 乘以该行的 'val1' 的结果。

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