在python中应用等价物？
在python中应用等价物？
提问于 2016-04-03 03:04:12
我需要一次增加一行python DataFrame。
在R中，sapply()函数是快速有效的。例如，
sapply(1:100, function(i) rnorm(50) ) 生成一个50 x 100的(标准正态随机)数矩阵，然后可以根据需要将其转置和/或转换为数据帧
如何在python中高效地做同样的事情呢？
回答 4
Stack Overflow用户
发布于 2019-02-25 23:30:12
R中的sapply等同于python中的map。
R中的sapply(c(-1, 1), abs)等同于Python中的map(abs, (-1, 1))。但是map会返回一个地图对象，所以如果你想要一个列表，你需要把它传递给list()。在Python语言中，您还可以使用列表理解[abs(i) for i in (-1, 1)]。
您的示例不是sapply的好用例。这个矩阵可以在不使用的情况下实现：matrix(rnorm(5000), 50, 100)。同样，在Python语言中，使用import numpy as np可以使用np.random.normal(size=(50, 100))来实现。
Stack Overflow用户
发布于 2016-04-03 03:51:53
考虑下面的列表理解版本：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([np.random.randn(50) for i in range(100)])Stack Overflow用户
发布于 2018-07-03 04:57:45
虽然列表理解是sapply()的更通用的替代方案，但对于所述问题，最有效的方法是省略列表理解：
import numpy as np
import pandas as pd
# randn takes dimensions for args: randn(d1, d2, ..., dn)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50,100))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/36377553
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