redf.apply(lambda x: get_distance_hav(x["经度"], x["纬度"], x["经度(NR实际)"], x["纬度(NR实际)"]), axis=1)返回四个值,赋值给pandas
时间: 2023-08-03 18:31:16 浏览: 35
DataFrame的四列,分别为"distance_1"、"distance_2"、"distance_3"、"distance_4",可以使用以下代码实现:
```
df[["distance_1", "distance_2", "distance_3", "distance_4"]] = redf.apply(lambda x: get_distance_hav(x["经度"], x["纬度"], x["经度(NR实际)"], x["纬度(NR实际)"]), axis=1)
```
其中,get_distance_hav是计算两点距离的函数,redf是一个DataFrame,包含了经度、纬度和NR实际经度、纬度四个列。
相关问题
df['时段'] = df['date'].apply(lambda x: get_time_period(x.hour))
这是一个将DataFrame中的'date'列中的小时数转换为相应时间段的函数,然后将结果存储到新的'时段'列中的操作。其中lambda函数调用了get_time_period函数,该函数的作用是将小时数转换为相应的时间段。这个操作可以用于数据预处理或数据清洗中,例如将时间戳转换为时间段以进行更好的数据分析。
df=df.apply(lambda x: x/SumRow_df, axis=0)
这行代码的作用是将DataFrame中的每一列值除以该列所有值的和,实现对每列数据进行归一化处理。其中,lambda函数定义了对每个元素进行的操作,axis=0表示沿着列方向进行操作。具体来说,SumRow_df是DataFrame中每列的和组成的Series,x表示每个元素,x/SumRow_df表示对每个元素进行除法操作。apply()函数将定义好的lambda函数应用到DataFrame的每一列上。