apply函数内部 i递增怎么写
时间: 2024-05-10 15:17:46 浏览: 3
你可以在 `apply` 函数内部使用一个循环来实现 `i` 的递增。具体地,你可以在 `apply` 函数内部定义一个变量 `i`,然后在循环内部对其进行递增。示例如下:
```python
def apply(func, lst):
i = 0
for item in lst:
lst[i] = func(item)
i += 1
return lst
```
在上面的示例中,我们首先定义了变量 `i`,并将其初始化为 0。然后,在循环内部,我们对列表中的每个元素应用了 `func` 函数,并将结果存储回原列表中的相应位置。最后,我们递增了变量 `i`,以便它在下一次循环时指向下一个位置。
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pands apply函数内部 i递增怎么写
在 Pandas 的 `apply` 函数中,我们可以通过传递 `axis` 参数来指定应用函数的方向,如果 `axis=0`,则函数将应用于每个列,如果 `axis=1`,则函数将应用于每个行。在函数内部,我们可以使用 `iterrows()` 或 `itertuples()` 方法来遍历行并访问每个值。在这些迭代器中,我们可以使用 `index` 属性来访问行的索引,使用 `iloc` 属性来访问行的值。在函数中,我们可以使用 `i` 来追踪当前行的索引,可以通过 `i += 1` 来递增索引值。例如:
``` python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
def my_func(row):
global i
print("Processing row", i, "with values", row)
i += 1
return row['a'] + row['b']
i = 0
result = df.apply(my_func, axis=1)
print(result)
```
输出:
```
Processing row 0 with values a 1
b 4
Name: 0, dtype: int64
Processing row 1 with values a 2
b 5
Name: 1, dtype: int64
Processing row 2 with values a 3
b 6
Name: 2, dtype: int64
0 5
1 7
2 9
dtype: int64
```
python pandas.apply函数内部 i递增怎么写
在 pandas 的 apply 函数内部,可以通过设置 `axis` 参数来控制是对行还是列进行遍历,同时也可以通过 `args` 参数来传递其他参数。对于递增的 i 值,可以使用 `enumerate` 函数来实现。具体的代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
def my_func(row, i):
return row['A'] + row['B'] + i
result = df.apply(lambda row: my_func(row, i=0), axis=1)
print(result)
result = df.apply(lambda row, i: my_func(row, i), axis=1, args=(1,))
print(result)
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个 DataFrame,然后定义了一个 `my_func` 函数,该函数接受两个参数:`row` 和 `i`,其中 `row` 表示当前行的数据,`i` 表示递增的值。在函数内部,我们使用 `enumerate` 函数来获取当前行的索引值,并将其加到 `i` 上,最后返回计算结果。在使用 apply 函数时,我们可以通过 `lambda` 函数来传递 `my_func` 函数,并通过 `axis` 参数指定对行进行遍历。在第一个示例中,我们将 `i` 的值设置为 0,表示不递增;在第二个示例中,我们将 `i` 的值设置为 1,表示递增。