pandas 使用apply同时处理两列数据的方法

多的不说,看了代码就懂了!

df = pd.DataFrame ({'a' : np.random.randn(6),
    'b' : ['foo', 'bar'] * 3,
    'c' : np.random.randn(6)})
def my_test(a, b):
 return a + b
df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1)
print df

以上这篇pandas 使用apply同时处理两列数据的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

时间: 2018-04-18

浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别

1.apply() 当想让方程作用在一维的向量上时,可以使用apply来完成,如下所示 In [116]: frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon']) In [117]: frame Out[117]: b d e Utah -0.029638 1.081563 1.280300 Ohio 0.647747 0.831136 -1.

pandas apply 函数 实现多进程的示例讲解

前言: 在进行数据处理的时候,我们经常会用到 pandas .但是 pandas 本身好像并没有提供多进程的机制.本文将介绍如何来自己实现 pandas (apply 函数)的多进程执行.其中,我们主要借助 joblib库,这个库为python 提供了一个非常简洁方便的多进程实现方法. 所以,本文将按照下面的安排展开,前面可能比较啰嗦,若只是想知道怎么用可直接看第三部分: - 首先简单介绍 pandas 中的分组聚合操作 groupby. - 然后简单介绍 joblib 的使用方法. - 最后,

详谈pandas中agg函数和apply函数的区别

在利用python进行数据分析 这本书中其实没有明确表明这两个函数的却别,而是说apply更一般化. 其实在这本书的第九章'数组及运算和转换'点到了两者的一点点区别:agg是用来聚合运算的,所谓的聚合当然是合成的成分比较大些,这一节开头就点到了:聚合只不过是分组运算的其中一种而已.它是数据转换的一个特例,也就是说,它接受能够将一维数组简化为标量值的函数. 当然这两个函数都是作用在groupby对象上的,也就是分完组的对象上的,分完组之后针对某一组,如果值是一维数组,在利用完特定的函数之后,能做到

pandas使用apply多列生成一列数据的实例

如下所示: import pandas as pd def my_min(a, b): return min(abs(a),abs(b)) s = pd.Series([10.0247,10.0470, 10.0647,10.0761,15.0800,10.0761,10.0647,10.0470,10.0247,10.0,9.9753,9.9530,9.9353,9.9239,18.92,9.9239,9.9353,9.9530,9.9753,10.0]) df = pd.DataFrame(

对pandas中apply函数的用法详解

最近在使用apply函数,总结一下用法. apply函数可以对DataFrame对象进行操作,既可以作用于一行或者一列的元素,也可以作用于单个元素. 例:列元素 行元素 列 行 以上这篇对pandas中apply函数的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: 浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别

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1. apply与transform 首先讲一下apply() 与transform()的相同点与不同点 相同点: 都能针对dataframe完成特征的计算,并且常常与groupby()方法一起使用. 不同点: apply()里面可以跟自定义的函数,包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等(注:apply不能直接使用agg()方法 / transform()中的python内置函数,例如sum.max.min.'count'等方法) transform() 里面不能跟自定义的特征交互函数,

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