Pandas使用apply函数：在DataFrame数据列上应用函数

Pandas apply函数详解：操作DataFrame数据列
最新推荐文章于 2025-10-29 18:11:56 发布
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本文介绍了Pandas的apply函数如何在DataFrame的列上按行应用自定义函数或lambda函数，包括增加Salary、乘以2和计算年薪增长率等操作，展示了数据处理的灵活性。

Pandas使用apply函数：在DataFrame数据列上应用函数

在数据分析和处理过程中，经常需要对DataFrame的某一列进行自定义的操作或者函数应用。Pandas库提供了apply函数，它可以在DataFrame的列上按行应用函数。本文将详细介绍如何使用apply函数，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

接下来，我们创建一个示例DataFrame以说明apply函数的用法：

data = {
   
   'Name': ['Alice', 'Bob',
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Pandas数据处理：使用apply()函数对DataFrame列应用函数
qq_37934722的博客
05-06 483
在数据处理过程中，我们通常需要对数据进行转换和处理。其中，apply()函数是Pandas中一种非常实用的方式，可对DataFrame列应用函数。使用apply()函数时，我们首先需要定义一个函数，并将其作为apply的参数传入。最后，我们再将转换后的数据添加到原始DataFrame中，形成新的一列。除此之外，apply()函数还可以对多列数据进行操作，并且可以与lambda表达式结合使用，提高代码效率。总的来说，Pandas的apply()函数为数据分析处理提供了方便快捷的途径，值得我们深入学习和掌握。
pandas使用apply函数：在dataframe数据列(column)上施加（apply）函数
data+scenario+science+insight
10-22 1114
pandas使用apply函数：在dataframe数据列上施加（apply）函数 目录 pandas使用apply函数：在dataframe数据列上施加函数 #apply函数的基本语法 #在dataframe数据列上施加函数 #apply函数的基本语法 我们将要应用的函数和要应用它的轴作为参数传递。若要将函数应用于每一列，请将0或'index'传递给axis参数，默认情况下axis参数为0。若要将函数应用于每一行，请将1或'columns'传递给axis参数。 df_rep = d
python pandas dataframe apply
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02-11 463
df.apply()用法
【pandas】pandas apply 方法详解
最新发布
唐古的博客
10-29 1055
本文详细介绍了pandas中apply()方法的使用，涵盖Series和DataFrame两种数据结构的应用场景。主要内容包括：1）基本语法和参数说明，如axis参数控制行列方向、raw参数控制数据类型；2）基础用法示例，展示了对Series应用简单函数和对DataFrame按列/行处理数据；3）高级用法，包括传递额外参数、控制输出格式（expand/reduce/broadcast）、处理多返回值等；4）实际应用案例，演示了数据清洗中的薪资格式转换和邮箱验证。该方法是pandas中进行灵活数据处理的强大工
panda.DataFrame.apply 函数
weixin_38315109的博客
01-19 1678
在 Pandas 中，DataFrame.apply() 是一个非常有用的方法，用于对 DataFrame 的行或列应用函数。它可以让你对数据执行复杂的操作，而无需编写循环。apply() 方法可以接受一个自定义的函数或 lambda 函数，并将其应用到 DataFrame 的每个行或列上。下面是 DataFrame.apply() 方法的一些基本用法：对每列应用函数：当 axis=0 或 axis=‘index’（默认值）时，apply() 方法会将函数应用到每列上。python复制。
【pandas】DataFrame的apply函数
qq_36037953的博客
08-13 1032
DataFrame中的apply函数：将函数应用到由列或行形成的一维数组上。 示例，根据新增一列，其列值根据另外两列的值计算得到。 #打标签 def target(a,b,c): if a==1 or (b==1 and c>=0.5): return 1 else: return 0 dfTest['target'] = dfTest.apply(lambda x: target(x.question_click, x.appear,x.sco
pandas进阶--Dataframe的apply方法
热门推荐
qq_38727995的博客
04-27 2万+
本文介绍了Dataframe的apply方法，包括apply方法的具体介绍、以及传递不同函数时的使用用例。
pandas使用apply函数：在dataframe数据行（row）上施加（apply）函数
data+scenario+science+insight
10-23 1093
pandas使用apply函数：在dataframe数据行（row）上施加（apply）函数 目录 pandas使用apply函数：在dataframe数据行（row）上施加（apply）函数 #apply函数的基本语法 #在dataframe数据行上施加函数 #apply函数的基本语法 我们将要应用的函数和要应用它的轴作为参数传递。若要将函数应用于每一列，请将0或'index'传递给axis参数，默认情况下axis参数为0。若要将函数应用于每一行，请将1或'columns'传递给axi
Pandas应用函数：在DataFrame数据行上使用apply()函数 - Python
m0_47037246的博客
06-03 854
在此示例中，我们定义了一个名为filter_row()的函数，并将其传递给apply()函数。apply()函数按行遍历DataFrame，对于每一行，都会调用filter_row()函数，并将该行作为参数传递给它。在此示例中，我们定义了一个名为sum_of_row()的函数，并将其传递给apply()函数。apply()函数按行遍历DataFrame，对于每一行，都会调用sum_of_row()函数，并将该行作为参数传递给它。现在，我们可以使用apply()函数在每行上应用一个函数。
pandas.DataFrame.apply方法详解
xiaoQL520的博客
12-20 1万+
1.方法的参数解释 官方解释：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html DataFrame.apply(self, func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, ar...
pandas.DataFrame.apply方法的典型应用
hawkzy的专栏
12-19 3308
很多情况下我们需要对DataFrame数据进行清洗，此时apply方法可以起到非常高效的作用。。 例如有这样一组数据： In [18]: d = pd.DataFrame(np.random.random((10, 5))) In [19]: d Out[19]: 0 1 2 3 4 0 0.792077 0.607113...
数据分析——Pandas 中的 apply() 函数
m0_73581472的博客
02-25 2474
apply()对数据集的某一部分（行、列、分组）执行自定义函数，并将结果自动整合返回。调用对象行为Series对每个元素执行函数DataFrame对每列（默认axis=0）或每行（axis=1）执行函数GroupBy 对象对每个分组执行函数，结果自动合并核心价值apply()的灵活性使其成为处理复杂逻辑的首选工具。最佳实践：优先使用向量化操作，仅在必要时使用apply()。进阶方向：结合lambda、自定义函数和分组操作，解决真实业务问题。通过本文的学习，你应该能熟练使用apply()
pandas的DataFrame使用apply实现对多列，多行操作
weixin_39925939的博客
12-08 9879
最近在总结模型效果的时候，结果DataFrame中一列是模型效果Result，一列是效果的std。但是展示的时候想写成Result ± std的形式。但是在尝试用apply对多列进行操作的时候总是报错，查了一下，是忘了设置axis=1这个参数。以下是总结&举例。 我们可以用DataFrame的apply函数实现对多列，多行的操作。 需要记住的是，参数axis设为1是对列进行操作，参数axis设为0是对行操作。默认是对行操作。 多列操作举例 现在有如下一个DataFrame： np.random.se
一文搞懂Pandas Dataframe中的apply方法
weixin_39915649的博客
08-23 3095
告诉你如何在Pandas数据框架中使用apply()的方法。
Pandas库使用（五）：DataFrame 高级操作——使用 apply 结合匿名函数修改 DataFrame
m0_55893050的博客
12-03 1042
按列操作：结合apply和匿名函数对列中的数据进行缩放或变换。按行操作：利用axis=1在多列间计算新值。条件逻辑：处理数据分类、分组等复杂逻辑。缺失值处理：针对特定列动态填充缺失值。apply结合匿名函数为数据清洗、特征工程等场景提供了高效的解决方案。
【Pandas】.apply() 方法：对 Series 或 DataFrame 的行/列应用自定义函数
彬彬侠的博客
03-11 1388
Pandas 的 .apply() 方法用于 对 Series 或 DataFrame 的行/列应用自定义函数，适用于 数据清洗、特征工程、数据转换 等任务。axis=0 按列操作，axis=1 按行操作。相比 map() 和 applymap()，apply() 更通用，适用于更复杂的计算。
【pandas】对整个DataFrame使用apply方法及一些注意事项（设置axis，空值陷阱，获取index列信息）
takedachia的博客
02-27 5267
在pandas中，“apply+lambda函数”是数据批量处理最效率、最简洁的方法。 本文讲述一些注意事项。
Pandas Dataframe操作技巧
xirongxu_dlut的博客
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转载自勤奋的小青蛙 1：原有列基础生成新列 常见使用情景：两列相减的值为新的一列，或者多列操作生成新的一列 技巧： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ...
利用apply()，更改dataframe 某列数据
zhangzhou996175364的博客
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import pandas as pd import numpy as np l=[{'a':1,'b':8},{'a':14,'b':86}] da=pd.DataFrame(l) 建立数据框da，想将a列中大于10的字更改为文本“大于10”，小于10的数字更改为文本“小于10” def hh(q): if q>10: q='大于10' re...
Pandas高效数据处理：map、apply与applymap函数详解
在处理大型DataFrame数据时，Pandas库提供了一套强大的工具——map、apply和applymap，用于批量处理数据，避免了逐行遍历的繁琐和低效。本文主要关注pandas.Series.map()函数，它是这三个工具中的基础之一。 pandas...
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