Pandas 的 apply 函数 axis 用法

最新推荐文章于 2025-11-09 10:30:44 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-09 10:30:44 发布 · 615 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#pandas

在 Pandas 中，axis 参数用于指定操作的方向。理解 axis=0 和 axis=1 的含义对于正确使用 apply 函数非常重要。

`axis=0` 和 `axis=1` 的含义

axis=0: 操作沿着行的方向进行，即对每一列应用函数。
axis=1: 操作沿着列的方向进行，即对每一行应用函数。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

hhhh明

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

【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

5299

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。

处理不平衡数据的五种方法

Norah_Wu的博客

09-23

3301

大家好，我是小寒。原文链接你是否曾经遇到过这样的问题：你的数据集中的正类样本非常小，以至于模型无法学习？「在这种情况下，仅通过预测多数类就可以获得相当高的准确度，但无法捕获少数类。」这样的数据集很常见，被称为「不平衡数据集。」不平衡数据集是分类问题的一种特殊情况，其中类之间分布不均匀。通常，它们由两个类组成：多数（负）类和少数（正）类。在不同的领域都会有这样的数据集，例如：「金融」：欺诈检测数据集的欺诈率通常约为 1%-2%「广告服务」：点击预测数据集的点击率也不高。「运输」/「航空

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

numpy库与pandas库axis=0，axis= 1轴的用法详解

09-19

主要介绍了numpy库与pandas库axis=0，axis= 1轴的用法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Pandas轴参数终极指南：用axis=0和axis=1精准控制数据删除方向

最新发布

ProceShoal的博客

11-09

892

掌握Pandas的drop轴参数0与1，精准控制数据删除方向。本文详解axis=0删除行、axis=1删除列的应用场景与操作技巧，避免常见错误，提升数据处理效率。实用指南值得收藏。

Python -- apply函数的axis参数的作用

WHmaple的博客

10-08

2205

python玄学参数axis的作用

pandas apply函数

马行处的博客

03-23

1790

源码： def apply(self, func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds): 沿DataFrame的输入轴应用功能。传递给函数的对象是具有索引的Series对象 DataFrame的索引（轴= 0）或列（轴= 1）。 ...

对pandas中apply函数的用法详解

09-20

本文将深入解析Pandas中`apply`函数的使用方法，帮助你更好地理解和应用这一功能。首先，`apply`函数允许我们将自定义函数应用到DataFrame的各个元素、行或列上，这为我们提供了很大的灵活性。当你需要执行的操作...

pandas apply() 函数用法

qq_44511163的博客

08-24

8108

pandas apply() 函数用法

Pandas-apply自定义函数

weixin_45862390的博客

12-31

1351

Pandas提供了很多数据处理的API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数, 这个时候可以使用apply函数apply函数可以接收一个自定义函数, 可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理apply函数类似于编写一个for循环, 遍历行/列的每一个元素,但比使用for循环效率高很多。

【Pandas】Apply自定义函数

魏大大

10-06

1640

DataFrame的apply自定义函数和Series自定义行数使用方法并无明显区别，但是，二者的工作原理不同。而DataFrame的apply自定义方法是针对DF的。调用函数，具体是针对行还是针对列，要取决于传入的参数。Series的apply自定义方法是针对。apply函数有axis参数，当。

【Python数据分析】pandas apply自定义函数+分组操作+分析案例

weixin_57336987的博客

09-23

1015

当函数传入的是向量即需要手动遍历输出的时候可以使用 np.vectorize 装饰器自动遍历。apply()函数操作Series对象, 是把Series的逐个值进行传入并操作的.DataFrame 的 apply() 默认是传入整列的而不是逐个值进行传入的。语法 : df对象.apply(函数对象,参数名(如果有) 参数1 …语法 df对象.apply(函数对象,参数名(如果有) 参数1 …

Pandas数据处理 | apply() 函数用法指南！

热门推荐

小张Python

07-20

2万+

本文介绍一下关于 Pandas 中 apply() 函数的几个常见用法，apply() 函数的自由度较高，可以直接对 Series 或者 DataFrame 中元素进行逐元素遍历操作，方便且高效，具有类似于 Numpy 的特性。 apply() 使用时，通常放入一个 lambda 函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出的 apply() 用法： DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kw

pandas orders.apply(lambda row: xxxx,axis=1)

chealia的博客

10-16

7626

"'Series' object has no attribute 'gender'", u'occurred at index id') 这一类的报错都是因为没有axis=1 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['JOHN SMITH', 'Male'], ['Jane Doe', 'Female'], ['joe schmo...

【pandas函数】pandas apply() 函数用法

qq_42200107的博客

07-29

3198

理解pandas的函数，要对函数式编程有一定的概念和理解。函数式编程，包括函数式编程思维，当然是一个很复杂的话题，但对今天介绍的apply()函数，只需要理解函数作为一个对象，能作为参数传递给其它参数，并且能作为函数的返回值。函数作为对象能带来代码风格巨大的改变。举一个例子，有一个包含1到10的list，从其中找出能被3整除的数字。循环是不可少的，因为这个就是传统编程思维方式，如果用函数式的编程方法呢，我们可以这样想filter()函数的功能对sequence中的item。...

SQL：自定函数

qq_43728862的博客

12-15

238

--用户自定函数 --表量值函数:返回普通数据类型的值 go create function savgs2(@name char(20)) returns int as begin declare @pj int select @pj = AVG(grade) from basexi a,wq b,wl c where a.sno = c.sno and b.cno = c.cno and sname = @name return @pj end select dbo.savgs2('关胜')--

pandas 中axis=0

qq_41196737的博客

02-28

162

axis=0说明是对某一个列的所有行进行处理 axis=1说明是对某一个行的所有列进行处理

pandas中的axis=0,axis=1,傻傻分不清楚

yicunxuri的博客

04-18

500

https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/10044801.html

NumPy_Pandas_apply关于axis参数的知识点

qq_57095929的博客

06-01

734

在 NumPy、Pandas 和 apply 函数中，axis 参数用于指定操作的方向。axis=1 或 'columns'：表示按列操作（即针对每一行执行操作）axis=0 或 'index'：表示按行操作（即针对每一列执行操作）axis=0 或 'index'：默认值，函数会被应用到每一列上。axis=1 或 'columns'：函数会被应用到每一行上。axis=0：沿着行（垂直方向）操作，即对每一列执行操作。axis=1：沿着列（水平方向）操作，即对每一行执行操作。一、NumPy 中的 axis。

numpy,pandas中的axis=0 ，axis=1的问题

funnyPython的博客

10-18

1658

axis = 0是按行进行操作，axis=1是按列进行操作。这里df.dropna() == df.dropna(axis=0)

pandas apply中axis作用

01-23

### Pandas `apply` 函数中的 `axis` 参数解析在 Pandas 库中，`apply` 方法允许用户将自定义函数应用于 DataFrame 或 Series 对象的不同维度。`axis` 参数决定了该方法沿哪个轴向应用函数。 #### Axis 参数的意义 - **Axis=0**: 当设置为 0 时，表示操作会沿着索引方向进行，这意味着函数会被逐列调用，在每列上执行相同的操作[^1]。 - **Axis=1**: 设置为 1 表示操作会在水平方向展开，即针对每一行来运行给定的函数。为了更直观地展示这两种模式的区别： ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个简单的DataFrame实例 df = pd.DataFrame( np.array([[1, 2], [3, 4]]), columns=['A', 'B'] ) print("原始数据框:") print(df) def add_one(x): """简单加一函数""" return x + 1 # 使用 apply() 并指定 axis=0 (默认行为) result_axis_0 = df.apply(add_one, axis=0) print("\n使用 apply(axis=0) 后的结果:") print(result_axis_0) # 使用 apply() 并指定 axis=1 result_axis_1 = df.apply(lambda row: sum(row), axis=1) print("\n使用 apply(axis=1) 计算各行总和后的结果:") print(result_axis_1) ``` 上述代码片段展示了如何通过改变 `axis` 值影响 `apply()` 的工作方式。当 `axis=0` 时，整个过程相当于对各列分别加上常数；而当 `axis=1` 时，则是对每一行求和并返回一个新的序列作为结果[^2]。

Pandas 的 apply 函数 axis 用法

axis=0 和 axis=1 的含义

`axis=0` 和 `axis=1` 的含义