用lambda函数实现:在python的编译环境中,现在有一个100行96列的dataframe表,我想让每一列的数乘以它当前的行号
时间: 2023-02-28 09:56:56 浏览: 54
您可以使用lambda函数实现这个功能。下面是代码示例:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({i: [j*i for j in range(1,101)] for i in range(1,97)})
df = df.apply(lambda x: x * df.index.to_series(), axis=0)
```
上面的代码首先创建了一个名为"df"的dataframe表,其中每一列的数字是按照行号计算出来的。接着,使用`apply`方法和lambda函数对每一列进行操作,从而实现每一列的数乘以它当前的行号。
相关问题
如果是拆分dataframe里的字符串呢 每行都有56个数字 挤在一列 我想分成56列
如果你有一个DataFrame,其中的每行都包含一个以空格分隔的56个数字的字符串,你可以使用split()函数将字符串拆分为一个数字列表,然后使用pandas库将该列表转换为56列的DataFrame。
以下是一个示例代码,演示了如何将每行包含56个数字的字符串拆分为56列:
```python
import pandas as pd
# 示例DataFrame,每行包含以空格分隔的56个数字的字符串
df = pd.DataFrame({'numbers': ['1 2 3 4 5 ... 54 55 56', '1 2 3 4 5 ... 54 55 56', ...]})
# 将每行的数字字符串拆分为列表
df['numbers'] = df['numbers'].apply(lambda x: x.split())
# 将列表转换为56列的DataFrame
df = pd.DataFrame(df['numbers'].tolist(), columns=range(1, 57))
print(df)
```
运行这段代码后,将得到一个包含56列的DataFrame,每列包含一行中的一个数字。这里的示例DataFrame包含一个名为"numbers"的列,其中的每个元素是一个以空格分隔的56个数字的字符串。你可以根据你的实际需求替换为自己的DataFrame和列名。
举例说明dataframe.groupby函数使用apply(lambda x:)后作为新的一列放入原来的dataframe里
要将 `groupby` 函数与 `apply(lambda x:)` 结果作为新的一列添加到原始 DataFrame 中,可以使用 `transform` 函数。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})
# 使用 groupby 和 apply 结合,并将结果作为新的一列添加到原始 DataFrame
df['new_column'] = df.groupby('A')['B'].transform(lambda x: x.mean())
print(df)
```
以上示例中,我们创建了一个 DataFrame 对象 `df`,包含了列 `'A'`、`'B'` 和 `'C'`。
然后,我们使用 `groupby('A')` 对 DataFrame 进行分组,按列 `'A'` 进行分组。
接着,我们使用 `apply(lambda x: x.mean())` 对每个分组应用自定义的函数。这个函数的功能是计算每个分组中 `'B'` 列的平均值。
最后,我们通过 `transform` 函数将应用结果作为新的一列 `'new_column'` 添加到原始 DataFrame 中。
输出结果将是包含了新的一列 `'new_column'` 的原始 DataFrame:
```
A B C new_column
0 foo 1 7 3.0
1 bar 2 8 4.0
2 foo 3 9 3.0
3 bar 4 10 4.0
4 foo 5 11 3.0
5 bar 6 12 4.0
```
其中,新的一列 `'new_column'` 包含了每个分组中 `'B'` 列的平均值,并在每个相应的行上重复显示。