风火编程--pandas用apply函数多列生成新列

最新推荐文章于 2025-02-14 10:53:13 发布

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多列生成一列

df['new'] = df.apply(lambda row: row['old_1'] + row['old_2'], axis=1)

生成多列

# 需返回元组
df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test['size'].apply(sizes, , axis=1))

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一文速学(二十二)-数据分析之Pandas实现一列切分为多列

master_hunter的博客

11-22

3687

pandas专栏将pandas数据处理的函数以及一些功能都写的基本完善了，现在一些工作就是查漏补缺了。我会将我在实际项目上遇到的一些将pandas实现的较为复杂的功能总结为各个小文章，作为以后集成做开源项目作准备，这样以来数据分析的基础就很牢固，Pandas数据分析系列专栏已经更新了很久了，基本覆盖到使用pandas处理日常业务以及常规的数据分析方方面面的问题。

Pandas应用apply函数进行数据清洗

Mr数据杨

08-12

242

是 pandas 中一个十分强大的工具，适用于多种复杂的数据处理需求。通过对函数进行行或者列的应用，开发者可以轻松地实现自定义的数据操作，无论是简单的求和，还是复杂的自定义逻辑，都能通过apply方法简化代码结构。这种灵活性使得apply在数据分析、数据清洗以及特定场景下的数据处理工作中显得尤为重要。掌握apply，不仅可以提高代码的可读性和执行效率，还能在数据处理中实现更多的可能性。

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Pandas使用apply函数给表格添加多列_20

qq_42360017的博客

04-18

1720

import numpy as np import pandas as pd """ 本节主要介绍如何使用apply函数给表格添加多列 """ # 导入csv path = './test.csv' df = pd.read_csv(path) # df.apply方法添加一列 # 定义一个函数，返回一列 def get_wendu_type(x): if x['bWendu'] > 33: return '高温' elif x['bWendu'] < -

pandas的DataFrame使用apply实现对多列，多行操作

weixin_39925939的博客

12-08

9560

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

pandas使用apply多列生成一列数据

xueruixuan的专栏

06-20

1万+

import pandas as pd def my_min(a, b): return min(abs(a),abs(b))s = pd.Series([10.0247,10.0470, 10.0647,10.0761,15.0800,10.0761,10.0647,10.0470,10.0247,10.0,9.9753,9.9530,9.9353,9.9239,18.92,9.9239...

pandas apply使用多列计算生成新的列

热门推荐

wolf1132的博客

05-25

4万+

在python数据分析中，有时需要根据多列数据生成中间结果，pandas给我们带来了很多方便，通常简短的代码可以实现一些高级功能，灵活掌握一些技巧可以事倍功半 pandas的apply方法用于对指定列的每个元素进行相同的操作，下面生成一个dataFrame用于演示： import pandas as pd a=range(5) b=range(5,10) c=range(10,15) dat...

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...

【函数式编程】：用pandas的apply函数打造高效数据清洗

[【函数式编程】：用pandas的apply函数打造高效数据清洗](https://c8j9w8r3.rocketcdn.me/wp-content/uploads/2016/03/pandas_aggregation-1024x409.png) # 摘要函数式编程作为现代编程范式之一，为数据处理提供了...

pandas 使用apply同时处理两列数据的方法

09-20

然后使用apply函数，通过lambda表达式指定对每一行进行操作，同时调用my_test函数处理'a'列和'c'列的值，并将结果存储在新的列'Value'中。这段代码的核心知识点包括： 1. DataFrame的创建和结构理解。 2. apply...

实例讲解Pandas和Scikit-learn的用法

AI天才研究院

08-03

1666

数据预处理(Data Preprocessing)是数据科学的一个重要环节，数据预处理将源数据转换成训练模型所需的结构化、易于分析的数据形式，并对缺失值、异常值进行处理，使得数据具有更好的质量、有效性和可预测性。数据预处理也是许多机器学习算法的前置条件。Pandas和Scikit-learn都是Python中的两个最流行的数据处理库。在本文中，我们将介绍Pandas和Scikit-learn工具包，以及它们如何处理数据的预处理任务。

pandas使用apply多列生成一列数据的实例

12-23

如下所示： import pandas as pd def my_min(a, b): return min(abs(a),abs(b)) s = pd.Series([10.0247,10.0470, 10.0647,10.0761,15.0800,10.0761,10.0647,10.0470,10.0247,10.0,9.9753,9.9530,9.9353,9.9239,18.92,9.9239,9.9353,9.9530,9.9753,10.0]) df = pd.DataFrame(s) df.columns=['value'] df['val_1'] = df['val

pandas dataframe 一列数据变多列

zkyxgs518的博客

09-03

2307

一、问题描述希望把dataframe 中的一列数据分割为多列追加到dataframes上分割前示意图分割后效果图二、代码实现 #提取出分割列的名称，或者可以自己定义分割后的列名称 feature_name = data.columns[-1].split(",") #是用expand属性进行分割 data[feature_name] = data[data.columns[-1]].str.split(',', expand=True) #目标列名称 feature_nam.

pandas对多列同时使用apply_pandas库的简单介绍（3）

weixin_36009111的博客

01-23

1355

4 pandas基本功能4.1 重建索引(见上一篇文章)4.2 数据选择pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。数据选择的方法：1、直接选择；2、使用loc选择数据...

Python中的apply和lambda函数应用

六月闻君

05-23

4058

在pandas中，apply和lambda两个函数的使用方法简介和测试用例。

pandas巧用apply()和lambda方法

koukai6713的博客

05-07

2846

假设存在DataFrame存在两列数据col1和col2: df = pd.DataFrame() def function1(row): """ 公共函数 """ print(row.col1) print(row.col2) return row.col1+row.col2 1. 直接对series使用apply()方法 def main1():...

pandas中根据两列或多列进行条件对比，生成新列【三种方法】

晨晨渝奇的博客

09-19

1万+

使用目的：使用目的：两列数量对比，收货比期望多，就是标记数量满足，否则就数量不满足如果数量满足、日期满足，那么总体就标记满足，有一个不满足就总体标记不满足。

pandas 如何把多列数据相加，新增一列

Aa123456789_55的博客

02-14

638

直接相加：适合少量列的简单求和。sum()函数：适合对多个列进行求和，特别是当列数较多时。apply()函数：适合需要对每一行进行复杂计算的情况。处理缺失值：使用参数来忽略缺失值。agg()函数：适合对每行或每列应用多种聚合函数。

select = df.applymap(lambda x: "3" in x) # 字符串内识别 select = df.apply(lambda row: row.str.contains("3...

weixin_37079653的博客

08-21

登录后复制 from pandas import DataFrame df = DataFrame([[11,13,12], [20,22,23]]) df = df.astype(str) select = df.applymap(lambda x: "3" in x) # 字符串内识别 select = df.a...

pandas通过一个字段新增一条新列的数据

最新发布

02-26

<think>嗯，用户问的是如何在Pandas中通过一个字段新增一列数据。首先，我需要确认用户的需求，可能他们有一个DataFrame，想基于现有的某个列生成新的列。常见的方法有几种，比如直接赋值、使用apply函数，或者进行更复杂的运算。首先，直接赋值应该是最简单的情况。比如df['new_col'] = df['existing_col'] * 2，这样就能基于现有列生成新列。不过用户可能需要更具体的例子，所以应该给出示例代码，并解释每一步的作用。接下来，使用apply方法可能适用于更复杂的逻辑，比如字符串处理或者条件判断。比如用户可能需要根据某个字段的值进行转换，这时候用lambda函数会比较方便。比如df['category'] = df['score'].apply(lambda x: 'A' if x > 90 else 'B')，这样的例子能展示如何处理条件判断。然后，可能还有其他方法，比如使用assign函数，或者结合其他列进行计算。但通常直接赋值和apply已经覆盖了大部分情况。需要确保用户明白这些方法的不同应用场景。还要注意用户可能的错误，比如列名写错，或者函数应用不当导致错误。所以在示例中应该包括导入pandas和创建示例DataFrame的步骤，让用户可以直接运行代码测试。另外，用户可能对inplace参数或者是否修改原DataFrame有疑问，但在这个问题里，新增列通常是通过赋值完成，所以不需要涉及inplace。但如果有用户想了解更函数式的编程风格，可以提到assign方法，不过这可能属于进阶内容，暂时不需要深入。最后，总结一下，应该分步骤介绍不同的方法，给出代码示例，并解释每个方法的适用情况，确保用户能够根据具体需求选择合适的方式。</think>在 Pandas 中，可以通过一个字段（列）新增一条新列，通常有以下几种方法： --- ### **1. 直接赋值（基于现有列生成新列）** ```python import pandas as pd # 示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': ['x', 'y', 'z'] }) # 直接基于列 A 生成新列 C df['C'] = df['A'] * 2 # 新列的值是 A 列的两倍 ``` 输出结果： ``` A B C 0 1 x 2 1 2 y 4 2 3 z 6 ``` --- ### **2. 使用 `apply()` 函数（复杂逻辑处理）** 如果需要基于某个字段进行更复杂的计算（例如条件判断、字符串处理等），可以用 `apply`： ```python # 示例：根据 A 列的值生成分类标签 df['Category'] = df['A'].apply(lambda x: 'High' if x > 2 else 'Low') ``` 输出结果： ``` A B Category 0 1 x Low 1 2 y Low 2 3 z High ``` --- ### **3. 使用 `assign()` 方法（链式操作）** `assign()` 可以在不修改原 DataFrame 的情况下返回新列： ```python df = df.assign(D=df['A'] + 100) # 新增列 D，值为 A 列 + 100 ``` --- ### **4. 基于其他列的运算** 新列可以是多个列的组合结果： ```python df['Total'] = df['A'] + df['C'] # 新增列 Total = A + C ``` --- ### **5. 条件判断生成新列（`np.where` 或向量化操作）** ```python import numpy as np # 使用 np.where 实现条件判断 df['Status'] = np.where(df['A'] > 1, 'Yes', 'No') ``` --- ### **核心要点** - **直接赋值**：适合简单计算（如加减乘除）。 - **`apply()`**：适合复杂逻辑或函数处理。 - **向量化操作**：优先使用 Pandas/Numpy 的内置函数（如 `np.where`），效率更高。 --- ### **示例完整代码** ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['x', 'y', 'z']}) # 方法1：直接生成新列 df['C'] = df['A'] * 2 # 方法2：apply + lambda df['Category'] = df['A'].apply(lambda x: 'High' if x > 2 else 'Low') # 方法3：assign 方法 df = df.assign(D=df['A'] + 100) # 方法4：多列运算 df['Total'] = df['A'] + df['C'] # 方法5：条件判断 df['Status'] = np.where(df['A'] > 1, 'Yes', 'No') print(df) ``` 输出结果： ``` A B C Category D Total Status 0 1 x 2 Low 101 3 No 1 2 y 4 Low 102 6 Yes 2 3 z 6 High 103 9 Yes ``` 根据具体需求选择合适的方法即可！