df['承兑人名称'].apply()
时间: 2023-09-03 09:06:06 浏览: 30
这是 Pandas 库中 DataFrame 类的一个方法 apply(),用于对 DataFrame 中的某一列或多列进行函数操作。
在这个例子中,apply() 方法用于对 DataFrame 的承兑人名称这一列进行函数操作。lambda 函数的作用是将承兑人名称作为参数传入 getBankType() 函数中,并将函数返回值作为该行的新值,最终将更新后的 DataFrame 返回。
实际上,这一行代码的作用是将 DataFrame 中承兑人名称这一列的值作为参数传入 getBankType() 函数中,并将函数的返回值作为该行的新值,从而实现对该列数据的格式转换或处理。
相关问题
df.groupby.apply
`df.groupby.apply`是一个pandas库中DataFrame对象的方法,它可以对DataFrame对象中的数据根据指定的列进行分组,然后对每个分组应用一个函数进行处理。这个方法的具体用法为:`df.groupby('column_name').apply(function_name)`,其中,'column_name'是要分组的列名,function_name是要应用的函数名。该方法的返回值是一个经过处理后的DataFrame对象。
pandas df.apply()
pandas的df.apply()方法是用于对DataFrame中的行或列进行操作的函数。它可以接受一个函数作为参数,并将其应用于DataFrame中的每一行或每一列。下面是一个使用df.apply()方法的例子:
假设我们有以下的DataFrame:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
```
我们可以使用df.apply()方法将一个函数应用于每一列:
```python
def add_one(x):
return x + 1
df.apply(add_one)
```
输出:
```
A B C
0 2 5 8
1 3 6 9
2 4 7 10
```
我们也可以使用df.apply()方法将一个函数应用于每一行:
```python
def sum_row(x):
return x.sum()
df.apply(sum_row, axis=1)
```
输出:
```
0 12
1 15
2 18
dtype: int64
```
需要注意的是,如果我们想要对DataFrame中的每一个元素应用一个函数,应该使用df.applymap()方法,而不是df.apply()方法。下面是一个使用df.applymap()方法的例子:
```python
df.applymap(lambda x: x + 1)
```
输出:
```
A B C
0 2 5 8
1 3 6 9
2 4 7 10
```
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