apply用到两列或者更多

最新推荐文章于 2023-09-18 16:11:18 发布
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分类专栏： pandas 文章标签： pandas apply 两列数据
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博客围绕pandas的apply方法处理两列数据展开，虽未给出具体内容，但可知重点在于利用pandas库的apply功能对两列数据进行操作，这在数据处理和分析中较为常见。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

def title(x,age,parch):
    if "Mrs" in x:
        return "Mrs"
    if "Master" in x:
        return "Master"
    if "Mr" in x:
        return "Mr"
    if "Miss" in x:
        if not pd.isnull(age) and age<14:
            return "Girl"
        elif parch!=0:
            return "Girl"
        else:
            return "Miss"
dataframe["Title"] = dataframe.apply(lambda row:title(row["Name"],row["Age"],row["Parch"]),axis=1)
dataframe.head(3)
机器学习类比赛中经常用到的一些函数和知识点
猫敷雪
07-01 6110
或者是经过数据探索分析(EDA)之后，发现该特征下，label的表现差异比较大（如果特征是随机数的时候，label理论上差异是最小的），一个具有良好依据的特征解释，是特征有效的根本。这是一种快速画出一个树状图，通过树状图我们在图上画一条横线，此时我们能对列进行分类，可以看到当一列中有缺失值时，基本会单独一类，然后无缺失值的列分为一类，从而形象的观察出是否有缺失值。这是一种将缺失值可视化的方法，可以看到顶上为数据集中的列，当每一列中有缺失值时就会出现白色的条纹，既可以直观的看到缺失值，也能观察其位置。
史上最全wireshark使用教程，8万字整理总结，建议先收藏再耐心研读
孙叫兽的博客
07-14 3万+
目录 第1章介绍... 1 1.1.什么是Wireshark. 1 1.1.1.主要应用... 1 1.1.2.特性... 1 1.1.3.捕捉多种网络接口... 2 1.1.4.支持多种其它程序捕捉的文件... 2 1.1.5.支持多格式输出... 2 1.1.6.对多种协议解码提供支持... 2 1.1.7.开源软件... 2 1.1.8.Wireshark不能做的事... 2 1.2.系通需求... 2 1.2.1.一般说明... 2 ...
pandas 使用apply同时处理两列数据的方法
12-23
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
python 使用apply函数处理pandas.DataFrame的两列
Cameback_Tang的博客
09-18 511
python 使用apply函数处理pandas.DataFrame的两列
Pandas apply函数同时对多列进行操作及groupby函数
tomato_guo的博客
09-23 1万+
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds): 其中axis=0对行操作；axis=1代表对列操作 def add_crits(crit1,crit2,crit3): return (crit1+crit2+crit3) ...
pandas 使用apply同时处理两列数据
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leokingszx的博客
10-17 4万+
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...
pandas数据处理里最好用的函数apply+lambda
神芷迦蓝寺
07-10 3万+
apply(func [, args [, kwargs ]]) 函数用于当函数参数已经存在于一个元组或字典中时，间接地调用函数。args是一个包含将要提供给函数的按位置传递的参数的元组。如果省略了args，任 何参数都不会被传递，kwargs是一个包含关键字参数的字典。简单说apply()的返回值就是func()的返回值，apply()的元素参数是有序的，元素的顺序必须和func()形式参数的顺...
python两列合并
01-08
有时，想要应用更复杂的规则去构建新列中的值，在这种情况下可以采用 apply 方法配合 lambda 表达式或定义好的函数来进行计算： ```python def combine_columns(row): return f"{row.first_name} {row.last_name}...
python, 给定一列数据，该列数据中主要以数字为主。但一部分数据为数字+字符的形式，例如“123（RF）”，现在希望通过apply（lambda）函数将所有数字+字符形式的数据拆分成新的两列，一列是数据，一列是（字符），该如何处理
最新发布
03-19
或者，可以结合str.extract和正则表达式，直接在DataFrame上操作，但用户希望使用apply和lambda，这可能是因为需要更灵活的处理，或者用户更熟悉apply的方式。 不过，使用apply和lambda可能效率较低，尤其是数据量...
r 函数返回多个值_R语言之数据处理(二)
weixin_39971435的博客
11-21 2623
我们继续来总结一下R语言数据处理的第二部分——维度处理。在R语言中，常见的多维数据的存储形式有矩阵、数据框、列表和数组等，其中向量是特殊的矩阵，矩阵是特殊的数据框，数据框又是特殊的数组。对于不同的数据形式，有对应的不同方法处理，下面会分别介绍apply类函数、dplyr拓展包、reshape2包和tidyr包中的相关函数及其运用情况。一、apply类函数1.apply若想对一个数组的行或者列按指定...
python之pandas操作apply返回多列、series+apply
weixin_46713695的博客
07-24 5497
python之pandas操作返回多列
python lambda函数两个列表大小关系_python-使用带有lambda函数的DataFrame.apply将返回的元组/列表分配给多个列...
weixin_36292762的博客
03-01 614
我有一个函数,它接受一个输入并返回两个值的列表def my_func(x):return [x+1, x+2]说我有一个简单的数据框df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5]})我想将my_func应用于列“ x”的每个值,然后将返回的值分别保存在列“ y”和列“ z”中,例如：(df['y'], df['z']) = df.apply(lambda row: my_fu...
【python数据处理】pandas行列操作及聚合
yt627306293的博客
12-02 4682
1.列操作 apply  df.coulumn.function()  (df.count.mean()这种) 例子： 将Name列全部大写  from string import upper df['Name'] = df.Name.apply(upper) 用lambda操作列 例子：创建一列email的供应商 df['Email Provider'] = df.Ema...
【python 数据框操作】DataFrame数据框的合并和重整
赖德发的博客
09-26 1万+
1、数据框去除重复 data1 = data1.drop_duplicates() 2、数据框拼接（ignore_index=True,重新分配索引） # 两种方式，concat、append皆可以 result3=pd.concat([result1,result2],ignore_index=True) result3=result1.append(result2,ignore_index=...
python dataframe遍历_在pandas中遍历DataFrame行的实现方法
weixin_39805387的博客
12-02 521
有如下 Pandas DataFrame：import pandas as pdinp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]df = pd.DataFrame(inp)print df上面代码输出：c1 c20 10 1001 11 1102 12 120现在需要遍历上面DataFrame的行...
python——用lambda函数替换for循环
Lenskit
05-02 3万+
场景如下： 现在有一个dataframe，其中一列为score，值从0-100， df： score 98 88 37 68 86 33 现在需要增加一列level，给这些分数分类，90分以上为A，60-90为B，60以下为C。 大家首先想到的方法肯定是写一个方法，循环处理每一行。 默认dataframe已经构造。
python row column_Python DataFrame 根据列(column)值选择查找行(row)的方法及示例代码
weixin_31317351的博客
01-28 2055
1、通过loc使用isin、==或!=查询方法#一般查询df.loc[df['column_name'] == some_value]df.loc[df['column_name'] != some_value]#查询多个值df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]#选择值不在some_values的行，使用~来取反df.loc[~df['column_...
pandas orders.apply(lambda row: xxxx,axis=1)
chealia的博客
10-16 7541
"'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...
DataFrame基本操作 <二> 加，减，求和，lambda，索引排序（row，cols，非内容）
baluo7321的博客
06-06 1541
首先来一个别致的列表创建，我有印象但是从来没用过，突然发现很好用也很优雅 a=list('qwe13qaew') print(a) 运行结果 ['q', 'w', 'e', '1', '3', 'q', 'a', 'e', 'w'] 实际应用也很有效果，生成两个实例用于练习 df3 = pd.DataFrame(np.arange(12).resha...
pandas apply更改两列的值
09-17
### 回答1： 要使用 `apply` 方法更改两列的值，可以在函数中接收每行的数据，并返回修改后的值。然后，将此函数应用到需要更改的列上。例如，假设有一个 DataFrame `df`，其中有两列 `col1` 和 `col2`，你想将它们相加并将结果存储在 `col3` 中，可以使用以下代码： ``` python import pandas as pd # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) # 定义函数，接收每行的数据并返回修改后的值 def add_cols(row): return row['col1'] + row['col2'] # 在需要更改的列上应用函数 df['col3'] = df.apply(add_cols, axis=1) print(df) ``` 输出结果为： ``` col1 col2 col3 0 1 4 5 1 2 5 7 2 3 6 9 ``` 在此示例中，我们定义了一个名为 `add_cols` 的函数，该函数接收每行的数据作为参数，并返回将 `col1` 和 `col2` 相加的结果。然后，我们使用 `apply` 方法将此函数应用到 `df` 的每一行，并将结果存储在新的列 `col3` 中。 ### 回答2： Pandas的`apply`函数可以用于对DataFrame中的某些列进行操作和更改值。假设我们有一个包含员工姓名和薪资的DataFrame对象，现在我们希望将薪资增加10%。可以使用`apply`函数同时应用到两列上，实现对薪资列的批量更改。 我们首先定义一个函数，该函数接收一个参数，并将其值乘以1.1，然后返回结果。接下来，我们使用`apply`函数将此函数应用到薪资这一列上。`apply`函数默认是按行对DataFrame进行操作的，因此我们需要在`axis`参数中指定为`1`，以使其按列应用。 具体代码如下： ```python import pandas as pd # 创建DataFrame对象 data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '薪资': [1000, 2000, 3000]} df = pd.DataFrame(data) # 定义函数，将传入的值乘以1.1并返回 def increase_salary(value): return value * 1.1 # 使用apply函数将定义好的函数应用到薪资这一列上 df[['薪资']] = df[['薪资']].apply(increase_salary, axis=1) print(df) ``` 运行结果如下： ``` 姓名 薪资 0 张三 1100.0 1 李四 2200.0 2 王五 3300.0 ``` 可以看到，薪资这一列的值已经成功增加了10%。使用`apply`函数可以对两列进行操作，只需将对应的列名传递给`apply`函数即可。 ### 回答3： 使用pandas的apply函数可以方便地更改两列的值。 首先，我们需要定义一个函数来处理两列的值。这个函数将会接收两个参数，分别是两列的值。然后，在这个函数中，我们可以对这两列的值进行一系列的操作，例如相加、相乘或者其他逻辑运算。 接下来，我们可以使用apply函数将这个函数应用到DataFrame的两列上。具体来说，我们可以使用apply函数来提取DataFrame中的两列，并将定义的函数用于这两列。这样，apply函数会将每一对两列的值作为输入，然后将函数的结果作为输出。 最后，我们可以将apply函数的结果赋值回DataFrame的两列，从而实现更改两列的值的目的。 举个例子，如果我们想将两列的值相加并将结果存放到第一列中，可以按照以下步骤进行操作： 1. 定义一个函数，例如add_values，接收两列的值作为输入参数，返回两列值的和。 2. 使用apply函数将add_values函数应用到DataFrame的两列上，将结果保存到一个新的列中。 3. 将apply函数的结果赋值回DataFrame的第一列。 下面是一个示例代码： ```python import pandas as pd def add_values(col1, col2): return col1 + col2 # 创建一个包含两列数据的DataFrame df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': [4, 5, 6]}) # 使用apply函数将add_values函数应用到DataFrame的两列上，并将结果保存到一个新的列中 df['NewColumn'] = df[['Column1', 'Column2']].apply(lambda row: add_values(row['Column1'], row['Column2']), axis=1) # 将apply函数的结果赋值回DataFrame的第一列 df['Column1'] = df['NewColumn'] # 打印结果 print(df) ``` 运行以上代码，输出的结果将会是： ``` Column1 Column2 NewColumn 0 5 4 5 1 7 5 7 2 9 6 9 ``` 通过apply函数，我们可以轻松地更改两列的值，并将操作的结果保存到指定的列中。不仅如此，通过自定义函数的方式，我们可以实现更复杂的操作来满足具体的需求。
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