Pandas详解二十六之Apply--对行、列用函数处理

约定:
import pandas as pd

Apply–对行、列用函数处理

俗话说,工欲善其事,必先利其器。在这里形容apply函数再合适不过了,apply函数,可以说是pandas中自由度最高的函数。不过,是否能发挥其巨大威力,取决于我们的创造力。

在本博文中,首先通过简单例子来说明apply的用法,然后通过俩个高级例子来演示常用的用法。

1 简单例子来说明apply的用法

df1=pd.DataFrame({
  
  'sex':list('FFMFMMF'),'smoker':list('YNYYNYY'),'age':[21,30,17,37,40,18,26],'weight':[120,100,132,140,94,89,123]})
df1
评论 12
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值