python apply lambda_如何正确使用.apply(lambda x:)on dataframe列
时间: 2023-06-17 14:08:36 浏览: 76
`.apply(lambda x: )`可以用于DataFrame中的列或行,用于对每个元素执行相同的操作。下面是一个使用`.apply(lambda x: )`操作DataFrame列的例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
# 使用apply和lambda对A列中的每个元素加1
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: x + 1)
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 2 4 7
1 3 5 8
2 4 6 9
```
在这个例子中,我们对'A'列中的每个元素执行了一个加1的操作。注意到我们使用`.apply(lambda x: )`对'A'列进行操作,然后将结果赋值回原DataFrame。这种方法可以应用于任何需要对数据进行逐元素操作的场景。
相关问题
df_stamp.date.apply(lambda row:row.month,1)
在你提供的代码中,`df_stamp.date.apply(lambda row: row.month, 1)` 是对 pandas DataFrame 中的 `date` 列进行操作,并将每个日期的月份提取出来。但是需要注意的是,`apply()` 方法的第二个参数应该是 `axis` 而不是 `1`。
下面是一个示例,展示如何使用 `apply()` 方法提取日期列中的月份:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df_stamp = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-02-15', '2022-03-20']})
# 将日期列转换为 datetime 类型
df_stamp['date'] = pd.to_datetime(df_stamp['date'])
# 使用 apply() 方法提取月份
df_stamp['month'] = df_stamp['date'].apply(lambda row: row.month)
print(df_stamp)
```
输出结果如下:
```
date month
0 2022-01-01 1
1 2022-02-15 2
2 2022-03-20 3
```
在这个示例中,首先将日期列转换为 pandas 中的 datetime 类型,然后使用 `apply()` 方法在每个日期上应用 lambda 函数,提取出月份,并将结果保存在新的列 `month` 中。
df.scp_codes = df.scp_codes.apply(lambda x: ast.literal_eval(x))
这是一个将DataFrame列中的字符串转换为Python字典的操作。使用`apply`函数和`ast.literal_eval`函数来实现。`apply`函数可以对DataFrame的列进行元素级的操作,而`ast.literal_eval`函数可以将字符串转换为对应的Python字典。这行代码的作用是将`df`中名为`scp_codes`的列中的每个字符串转换为对应的字典。