pandas apply，返回多列

最新推荐文章于 2025-03-01 09:45:15 发布
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分类专栏： pandas系列 文章标签： pandas
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如题，直接上代码

apply函数，添加参数 result_type="expand" 即可

def find(sort_seq):
    def find_in(series):
        seq = series['Delte Formula']
        res = [ i.start() for i in re.finditer(sort_seq, seq, flags=re.IGNORECASE)]
        return len(res), json.dumps(res)
    return find_in


sort_seq = "AAGCTT"
df[ ["AAGCTT_count", "AAGCTT_index"] ] = df.apply(find(sort_seq), axis=1, result_type="expand")

 

pandas apply返回多列时出错ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable解决方案
herosunly的博客
10-12 4万+
本文主要介绍了在对pandas DataFrame使用apply函数时返回多列值时出现ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable解决方案，希望对新手有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案 2.1 解决方案一 2.2 解决方案二
pandas使用apply多列生成一列数据的实例
09-19
今天小编就为大家分享一篇pandas使用apply多列生成一列数据的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pandas 的apply返回多列
BeiErGeLaiDe的博客
09-01 1793
这里主要用到的就是[list(i) for i in df.values]这句话，把tuple里面的数取了出来。1：使用apply 的参数result_type 来处理。2：使用zip打包返回结果来处理。
【第5章Pandas实战案例与解析 整理数据】5.282 高级Pandas技巧：使用apply()将列表成员扩展成多列
最新发布
03-01 860
在数据分析中，经常需要处理包含列表的列，并将这些列表中的元素扩展成多个新的列。Pandas库提供了多种方法来实现这一目标，其中apply()函数是一种非常灵活且强大的方法。本文将详细介绍如何使用apply()函数将列表成员扩展成多列，并通过多个示例展示具体的应用。apply()结合自定义函数扩展列表（例如，对列表进行特定操作后扩展）。# 定义一个自定义函数，对列表进行特定操作# 定义一个函数，将列表扩展成多列else:# 应用函数并将结果合并到原DataFrame。
pandas apply 返回多列
leokingszx的博客
01-21 1378
import pandas as pd data = { 'names' : ['x,a,c','y,er,rt','z,1,ere']} df = pd.DataFrame(data) def myfunc(text): sections=text.split(',') return sections df['part1'] ,df['part2'], df['part3'] = zip(*df['names'].apply(myfunc)) print (df) #print的结果： #.
解决pandas apply返回多个值时报错：ValueError: too many values to unpack
呆萌的代Ma
05-17 2665
解决方法 方法一：把 df.apply(function, axis=1)改为：zip(*df.apply(function, axis=1)) 方法二：修改apply循环的那个函数，使其在传入的series中修改，并返回一个series 方法三：在apply中加一个参数result_type，改为：df.apply(add_one, axis=1, result_type='expand') 问题解析 对于下面的代码： import pandas as pd # 对传入的值做 +1 的操作 def a
pandas 的apply返回多列，并赋值
热门推荐
bbbeoy的专栏
04-10 1万+
转载他人的，本来自己想写，算了 import pandas as pd df_tmp = pd.DataFrame([ {"a":"data1", "cnt":100},{"a":"data2", "cnt":200}, ]) df_tmp a cnt data1 100 data2 200 方法一：使用apply 的参数result_type 来处理 def formatrow(ro...
pandas DataFrame 根据多列的值做判断,生成新的列值实例
09-20
总结一下，Pandas DataFrame的`apply()`函数为我们提供了灵活的方式处理数据，可以基于多列条件生成新的列。无论是对整行应用自定义函数还是对单个Series应用，都是进行复杂数据操作的有效工具。在实际的数据分析...
Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)
12-17
在处理DataFrame时，我们经常需要对数据列进行各种运算，包括单列和多列的操作。Pandas提供了`map`, `apply`, `transform`, `agg`等方法来实现这些功能。 1. **单列运算**： - 使用`map()`函数，我们可以对...
PyPackage01---Pandas16_apply返回多个值时的索引问题
此心安处是吾乡
11-27 629
pandas使用apply函数或者groupby函数返回多个值时，会出现返回多个索引的问题，介绍下解决方法。
基于pandas中expand的作用详解
12-23
expand表示是否把series类型转化为DataFrame类型 下面代码中的ｎ表示去掉下划线”_”的数量 代码如下： import numpy as np import pandas as pd s2 = pd.Series(['a_b_c_f_j', 'c_d_e_f_h', np.nan, 'f_g_h_x_g']) print("-----------------------------------") print(s2.str.split('_')) print("-----------------------------------") print(s2.str.split('
pandas 使用apply同时处理两列数据的方法
Tak-Wah Blog
06-01 4030
多的不说，请看代码~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...
python apply 返回多列,Dataframe Apply方法返回多个元素（系列）
weixin_39906245的博客
01-28 2301
import pandas as pdLet's say I have a dataframe like so:df = pd.DataFrame({"a":range(4),"b":range(1,5)})it looks like this:a b0 0 11 1 22 2 33 3 4and a function that multiplies X by Y:def Xti...
pandas(二十三)使用apply函数给表格同时添加多列
风华浪浪的博客
07-12 2675
定义了一个名为 my_func 的函数，该函数接受一个行对象 row 作为参数，并返回两个值：wencha 和 avg。将这个函数应用于 DataFrame df 的每一行，使用 .apply() 方法，并指定 axis=1 来按行操作。将函数返回的两个值分别赋值给 DataFrame df 的新列 ‘wencha’ 和 ‘avg’使用 result_type=‘expand’ 来指定结果是扩展成新的列。
详解Pandas行列级批处理函数apply
金戈鐡馬
03-18 2142
将Series作为一个整体传给apply()中的函数func，有些函数返回的结果仍然是Series，如上面的自定义函数，有些函数返回的结果不再是Series，而是一个其他类型的数据，如numpy中的统计运算函数（mean、max、min）等。在apply()中，func函数的第一个参数默认会传入Series对象，这就是前面说的“将列/行作为Series对象传递给函数”，因此函数func至少要有一个参数，这个参数相当于类方法中的self，不需要在args中传值。raw是bool类型，默认为False。
pandas apply函数_Pandas中的apply函数应用
weixin_39907922的博客
12-06 303
前期，我们学习了有关map函数的应用。今天，我们来看看另一个函数apply在pandas中的应用，相比于map，apply的功能更加强大，它可以传递多个函数参数，而map只能传递一个参数。apply函数的用法如下：DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)该...
Pandas知识点-详解行列级批处理函数apply
weixin_43790276的博客
07-01 5183
pandas系列：优雅的apply函数。
pandas中pandas.Series.apply和pandas.DataFrame.apply的用法与比较
Chenftli的博客
12-24 3269
Series.apply(func,convert_dtype=True,args=(),**kwds) func：对Series的值调用函数。可以是ufunc（适用于整个Series的NumPy函数）或仅对单个值工作的Python函数 convert_dtype: 尝试为基本函数结果找到更好的元素类型(dtype)。如果为False，则元素类型（dtype）为object类型...
pandas apply 批量修改多列
06-01
`apply()`方法可以批量修改多列数据，示例如下： ```python import pandas as pd # 创建一个包含多列数据的DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 定义批量修改函数 def modify(row): row['A'] = row['A'] * 2 row['B'] = row['B'] * 3 row['C'] = row['C'] * 4 return row # 批量修改多列数据 df = df.apply(modify, axis=1) ``` 上述代码中，定义了一个`modify()`函数，该函数接受一个Series对象作为参数，对A、B、C三列数据进行修改，并返回修改后的Series对象。然后使用`apply()`方法对DataFrame进行遍历，并应用`modify()`函数进行批量修改。最终得到的df对象就是修改后的DataFrame。需要注意的是，`apply()`方法默认是按行遍历DataFrame，所以需要设置`axis=1`参数。
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