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。

(0)

相关推荐

  • pandas中apply和transform方法的性能比较及区别介绍

    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,

  • 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,

  • 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(

  • 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

  • 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

  • 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

  • pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法

    如下所示: date 20170307 20170308 iphone4 2 0 iphone5 2 1 iphone6 0 1 先生成DF数据. >>> df = pd.DataFrame.from_dict([['ip4','20170307',1],['ip4','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip6','20170308',1],['ip5','20170308',1]]) >>>

  • 详解Pandas如何高效对比处理DataFrame的两列数据

    目录 楔子 combine_first combine update 楔子 我们在用 pandas 处理数据的时候,经常会遇到用其中一列数据替换另一列数据的场景.比如 A 列和 B 列,对 A 列中不为空的数据不作处理,对 A 列中为空的数据使用 B 列对应索引的数据进行替换.这一类的需求估计很多人都遇到,当然还有其它更复杂的. 解决这类需求的办法有很多,这里我们来推荐几个. combine_first 这个方法是专门用来针对空值处理的,我们来看一下用法. import pandas as pd

  • mysql 实现互换表中两列数据方法简单实例

    由于最近项目,有这样一个需求,是把数据库中的两列数据互换,经过好久才搞定,这里写个简单实例,做过记录. 1.创建表及记录用于测试 CREATE TABLE `product` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '产品id', `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '产品名称', `original_price` decimal(5,2) unsigned NOT NULL COMMEN

  • R语言实现用cbind合并两列数据

    我有两个数据文件,分别只有一列,这两列数据行数一行,我想把这两列合并到一个数据文件中,方便使用. 我的两个数据文件分别是1.txt,2.txt,保存后的文件名是3.txt. // 代码如下 gow1<-read.table("1.txt",header = FALSE) gow2<-read.table("2.txt",header = FALSE) View(gow1) View(gow2) gow<-cbind(gow1,gow2) View(

  • MyBatis将查询出的两列数据装配成键值对的操作方法

    目录 描述: 操作: 1. 实现 ResultHandler 接口 2. 对应 DAO 层 3. 使用 描述: MyBatis 直接查询出的格式是 List 套 Map 的结构,当然利用 Stream 流进行转换也非常便捷,但如果这样的操作很多的话,不如利用 MyBatis 提供的 ResultHandler 接口进行实现,做成工具类使用. 此外,如果用 MyBatis 提供的 @MapKey ,也只是对应值有冗余,因为 MapKey取一个字段为键,取出的所有字段为值. 操作: 1. 实现 Re

  • python pandas消除空值和空格以及 Nan数据替换方法

    在人工采集数据时,经常有可能把空值和空格混在一起,一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格.这就给做数据处理的人带来了麻烦,因为空值和空格都是代表的无数据,而pandas中Series的方法notnull()会把有空格的数据也纳入进来,这样就不能完整地得到我们想要的数据了,这里给出一个简单的方法处理该问题. 方法1: 既然我们认为空值和空格都代表无数据,那么可以先得到这两种情况下的布尔数组. 这里,我们的DataFrame类型的数据集为df,其中有一个变量VIN,那么取得空值和空格的布尔数组

  • Yii遍历行下每列数据的方法

    本文实例讲述了Yii遍历行下每列数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 效果图如下: 控制器(1种): //显示列表 public function actionList() { //实例化对象 $model= new Qiu(); $country = \Yii::$app->db; //查询数据 $data = $country->createCommand("select * from qiu join region on qiu.region_id=region.reg

  • java 交换两个数据的方法实例详解

    java 交换两个数据的方法 1:利用数组,即先把要交换的数字放在数组中 ,比如在一些数组排序中可能用到 public static void swap2(int[] arr,int a,int b){ int temp =arr[a]; arr[a] = arr[b]; arr[b] = temp; } 2:通过创建对象,这样就把两个整数的值 引入到了 对象中 可以实现 两个整数的交换.当然 ,若要其他基本数据类型只需要更改一下A中的类型即可. public static void swap(

  • Python pandas删除指定行/列数据的方法实例

    目录 1.滤除缺失数据dropna() 1)滤除含有NaN值的所有行 2)滤除含有NaN值的所有列 3)滤除元素都是NaN值的行 4)滤除元素都是NaN值的列 5)滤除指定列中含有缺失的行 2.删除重复值 drop_duplicates() 1)keep=“first” 2)keep=“last” 3)keep=False 4)删除指定列中重复项对应的行 3.根据指定条件删除行列drop() 1).删除指定列 2).删除指定行 总结 1.滤除缺失数据dropna() import pandas

随机推荐