在pandas DataFrame的多个列中应用自定义函数
，可以使用apply方法结合lambda函数来实现。
首先，通过lambda函数定义一个自定义函数，该函数可以接受一个Series作为输入，并返回一个处理后的Series。然后，使用apply方法将该自定义函数应用到DataFrame的多个列上。
下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 定义自定义函数
def custom_function(series):
# 在这里编写你的自定义函数逻辑
# 例如，计算两列之和
return series['列1'] + series['列2']
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]})
# 在多个列上应用自定义函数
df['结果'] = df.apply(lambda row: custom_function(row), axis=1)
# 打印结果
print(df)这段代码中，首先定义了一个自定义函数custom_function，该函数接受一个Series作为输入，并返回两列之和。然后，使用apply方法将该自定义函数应用到DataFrame的每一行上，通过axis=1参数指定按行应用。最后，将处理结果赋值给新的一列结果。
这样，就可以在pandas DataFrame的多个列中应用自定义函数了。
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TL;DR：我如何从分布式读取中收集元数据(解析期间的错误)到dataframe集合中。
目前，我有一种专用的文件格式，用于输入dask.DataFrame。我有一个函数，它接受一个文件路径并返回一个pandas.DataFrame，dask.DataFrame成功地在内部使用该函数将多个文件加载到同一个dask.DataFrame。
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浏览 7提问于2016-01-26得票数 2
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浏览 26提问于2020-11-10得票数 1
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我尝试在Pandas DataFrame中应用一个IF条件。
DataFrame，如下所示：
a = {'Col1': [0,1,1,0],
'Col2': [0,1,0,1]}
df = pd.DataFrame(data = a)
预期结果如下：
| col1 | col2 | result
--------------------------------------------------
| 0 | 0 | other
| 1 | 1 | col1 + col2
| 1 |
浏览 8提问于2022-09-27得票数 1
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我只想修改pandas dataframe列上大于750的值
datf.iloc[:,index][datf.iloc[:,index] > 750] = datf.iloc[:,index][datf.iloc[:,index] > 750]/10.7639
我认为语法很好，但是我得到了一个Pandas警告，所以我不知道这样做是否正确：
<ipython-input-24-72eef50951a4>:3: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a D
浏览 18提问于2021-02-14得票数 0
对于python中的pandas，序列必须是多列还是一列？如果我执行dataframe[column1，column2]，它会返回一个dataframe还是series？任何帮助都将不胜感激
浏览 26提问于2020-02-14得票数 0
我正在使用from_pandas()函数从熊猫数据帧创建一个dask数据帧。当我尝试使用方括号[ ]从dask dataframe中选择两列时，我得到了一个KeyError。 根据dask文档，dask dataframe支持像pandas dataframe一样的方括号列选择。 # data is a pandas dataframe
dask_df = ddf.from_pandas(data, 30)
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lambda x: myfun
浏览 67提问于2019-10-04得票数 1
我有大约300个.csv文件，所有这些文件的行数和列数都是相同的。由于每个.csv文件代表一天，而且结构是相同的，所以我认为最好将每个.csv拉到Pandas DataFrame中，然后将它们扔到Panel中以执行更快的计算。
我想在面板中的每个DataFrame中添加额外的计算列，最好没有for-循环。我正在尝试对面板使用apply函数，并根据原来的列名命名新列，该列的后缀为'p‘(以便以后更容易进行索引)。下面是我目前正在使用的代码。
import pandas as pd
import numpy as np
import os.path
dir = "data/tes
浏览 2提问于2013-09-22得票数 2
1回答
我在pandas dataframe中处理了大约500万行数据&大约45 minutes.There是多列，数据转换涉及到将一些列复制到新列，根据给定的逻辑更改某些列中的值，以及许多这样的转换。由于pandas一次只在一个核心上运行，我的其他节点仍然处于空闲状态。如何让pandas利用所有可用节点并减少总的转换时间？
浏览 52提问于2021-01-12得票数 0
在尝试调试groupby函数应用程序时，我使用一个虚拟函数来为每个组“查看传递给函数的内容”的。当然，我在玩游戏：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0) # so we can all play along at home
categories = list('abc')
categories = categories * 4
data_1 = np.random.randn(len(categories))
data_2 = np.random.randn(len(categories))
df
浏览 5提问于2013-12-19得票数 6
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假设我们有一个简单的pandas.DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
columns=['quantity', 'value'],
data=[[1, 12.5], [3, 18.0]]
)
>>> print(df)
quantity value
0 1 12.5
1 3 18.0
我想创建一个新列，比如modified_value，它将函数N次应用到value列，N是quantity列。假设这个函数是new_value
浏览 3提问于2020-03-31得票数 5
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我是Pandas DataFrame对象的老手，但我很难找到一种干净、方便的方法来更改Dask DataFrame列中的值。对于一个特定的例子，我试图将numpy.float列中的正值乘以-1，从而使它们为负值。下面是我当前的方法(我正在尝试更改DataFrame中的最后一列)：
cols = df.columns
df[[cols[-1]]] = df[[cols[-1]]]*-1
这似乎只有在列有字符串标题时才有效，否则它会使用索引号作为新列的字符串类型列名添加另一列。是否有类似于df.iloc[-1,:] = df.iloc[-1,:]*-1的Pandas方法，我可以在dataframe
浏览 1提问于2018-03-14得票数 1
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2回答
我有一个pandas dataframe df，我想根据通过某个函数is_valid()运行Name的结果对它进行子集 import pandas as pd
data = [['foo', 10], ['baar', 15], ['baz', 14]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'age'])
df
name age
0 foo 10
1 baar 15
2 baz 14 该函数检查输入字符串的长度是
浏览 15提问于2021-04-06得票数 3
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3回答
我有一个有n列的dataframe，我正在尝试创建一个递归遍历这些列的函数。 例如，假设我有以下数据帧： | left | center | right |
|:---- |:------:| -----:|
| One | Two | Three | 我想运行一个函数，它使用左列，然后是左列和中列，然后是左列、中列和右列。所以基本上，在每一步，我使用前面的列+ 1。在pandas中有一个有效的方法来做到这一点吗？
浏览 9提问于2020-12-10得票数 0
DataFrame df有一个名为LastPrice的列。每个df['LastPrice']都是一个string，我想把string转换成float。我使用map来解决这个问题。
#-*- encoding:utf-8 -*-
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
df = DataFrame({'Time':['1-14','1-15','1-16'],'LastPrice':['1.0','2.0
浏览 2提问于2016-01-26得票数 1
我有一个pandas多索引DataFrame，我想计算它在特定索引级别上的分位数。最好用一个例子来解释。
首先，让我们创建DataFrame：
import itertools
import pandas as pd
import numpy as np
item = ('A', 'B')
item_type = (0, 1, 2)
location = range(5)
idx = pd.MultiIndex.from_tuples(list(itertools.product(item, item_type, location)),names=('
浏览 5提问于2016-04-07得票数 5
2回答
有什么方法可以使用另一个pandas.Series的不同值在pandas.Series中应用函数吗？我知道有pandas.Series.apply()，但我需要这样的东西： array1 = pandas.Series([1, 2, 3, 4])
array2 = pandas.Series([5, 5, 6, 0])
def func(x, y):
return x+y
print(array1.apply(func, args = array2))
Out:
0 6
1 7
2 9
3 4 换句话说，我需要在一个pandas.DataFra
浏览 23提问于2021-04-07得票数 0
我希望通过dataframe在熊猫群上进行一些聚合，在那里我需要在多个列上应用几个不同的自定义函数。这个操作在R(使用data.table或dplyr)中非常容易，而且很习惯，但我很惊讶我发现在熊猫中它是如此的困难：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5,6],'B':[2,4,6,8,10,12],'C':[1,1,1,2,2,2]})
#These work
data.groupby('C').apply(lambda x: x.A.mean() -
浏览 2提问于2017-05-16得票数 4
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2回答
利用熊猫功能与火花放电
、、、、
我正在尝试用Pyspark重写Python脚本( Pandas )，但我找不到一种更高效地应用Pandas函数的方法：
我的职能如下：
def decompose_id(id_flight):
my_id=id_flight.split("_")
Esn=my_id[0]
Year=my_id[3][0:4]
Month=my_id[3][4:6]
return Esn, Year, Month
def reverse_string(string):
stringlength=len(string) # calculate le
浏览 3提问于2021-06-30得票数 1
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1回答
如何将样式应用于熊猫数据的任意子集？具体来说，我有一个包含一些NaNs的dataframe df，我想对它应用一个背景梯度，除了有NaNs的地方(所有单元格都使用相同的颜色映射)。
我知道background_gradient (以及更一般的applymap )有一个subset参数，但是从文档中我不知道如何使用它来选择数据数据的任意子集。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'A': [0, 1, np.nan], 'B': [.5, np.nan, 0], '
浏览 1提问于2019-09-24得票数 2
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1回答
我试图将一列分成两部分，但我知道我的数据中有空值。想象一下这个数据文件：
df = pd.DataFrame(['fruit: apple','vegetable: asparagus',None, 'fruit: pear'], columns = ['text'])
df
text
0 fruit: apple
1 vegetable: asparagus
2 None
3 fruit: pear
我想把它分成
浏览 2提问于2016-05-05得票数 1
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给熊猫一个多列的DataFrame
pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Alice'], 'age': [20, 40], 'height': [2.0, 2.1]})
name age height
0 Bob 20 2.0
1 Alice 40 2.1
和一个接受多个参数的函数
def example_hash(name: str, age: int) -> str:
return "In 10 years {} wi
浏览 0提问于2020-04-22得票数 0
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我有一个函数，它使用函数将列添加到DataFrame中，例如
def myfunc(x):
resp_data = {'status': '1', 'data': x}
return json.dumps(resp_data)
最初的Pandas dataframe df被转换为Dask DataFrame，如下所示
import dask.dataframe as dd
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=30)
现在，我调用函数myfunc on ddf，使用现有的
浏览 2提问于2022-01-27得票数 1
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pandas中的dataframes在一个或多个数字和/或字符串列中进行索引。特别是，在groupby操作之后，输出是一个数据帧，其中新的索引由组给出。 类似地，julia dataframe总是有一个名为Row的列，我认为它等同于pandas中的索引。但是，在groupby操作之后，julia dataframes不使用组作为新的索引。下面是一个有效的示例： using RDatasets;
using DataFrames;
using StatsBase;
df = dataset("Ecdat","Cigarette");
gdf = groupb
浏览 23提问于2020-11-05得票数 9
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当使用pandasv0.25及更高版本时，我可以生成具有自定义名称的聚合列。
import pandas as pd
data = {"x": [1, 1, 2], "y": [-1, 0, 0]}
pd_df = pd.DataFrame(data)
this_is_valid = pd_df.groupby("x").agg(my_custom_name=("y", "mean"))
但是，当我尝试使用dataframe做同样的操作时，我会得到一个“意外的关键字参数”错误。
import dask.data
浏览 3提问于2021-11-18得票数 1
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在阅读Pandas方法时，我只是在做一些测试，看看Pandas dataFrame中的一个列是否具有诸如数字和名称之类的混合值，我希望将该列分隔开来，以便将数字对齐到单独的新列，同时将/removing列从原始列中删除。
( a)下面是 DataFrame:
>>> df
Name OXA
0 SAN 109 Yes
1 KENI 122 No
2 REEMA 455 Yes
( b)我尝试用移位将数字移动到一个新的DataFrame(**Nums**):
>>> df['Nums'] = df['
浏览 0提问于2018-10-22得票数 0
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如果输入是一个完整的数据格式，那么将熊猫的to_numeric或to_datetime函数应用于数据文件的方式是很好的，但如果它是一个数据文件中的多列的一个片段，则工作得很好。
我是做错什么了还是这是无意中的行为？
考虑：
import pandas as pd
import numpy as np
test_df = pd.DataFrame(np.random.randn(50,5))
print(test_df.iloc[:25,2:4])
pd.to_numeric(test_df.iloc[:25, 2:4])
产量误差
ValueError:缓冲区的维数不对(预期为1，got 2
浏览 1提问于2015-11-16得票数 1
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我有一个apply函数，它对数据中的每一行进行操作。apply函数的结果是一个新的值。此新值用于该行的新列中。
因此，在将此函数应用于dataframe中的所有行之后，该dataframe中将有一个全新的列。
如何在pandas中做到这一点？
浏览 3提问于2015-12-20得票数 1
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Pandas DataFrame有没有reduce/fold的实现？例如，我想要获取dataframe df中名为cost的列中的数字总和，使用类似lambda acc, x的内容，其中x是一个DataFrame行。
我该怎么办？
附注:我知道.sum()，但还有许多其他可能的\acc,x -> ...函数。
浏览 1提问于2017-03-29得票数 7
我尝试使用pandas样式突出显示数据框中某些列中的一些值，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(24)
df = pd.DataFrame({'A': np.linspace(1, 10, 10)})
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),
columns=list('BCDE'))],axis=1)
df.iloc[0, 2] = np.nan
def highlight_greater(row):
浏览 8提问于2018-12-18得票数 2
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我正在尝试将我的pandas代码转换为pyspark dataframe，并尝试在dataframe的一列上应用函数。我在pandas dataframe中做了一些如下的事情。在操作了几个列值之后，将新列添加到pandas数据帧中，如下所示。 from currency_converter import CurrencyConverter
def convert_USD_INR(row):
USD_amount = c.convert(row['Sales'], 'INR', 'USD', date=date(row['Ca
浏览 15提问于2020-01-03得票数 1
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我有熊猫数据框，我想给一个基于绝对value.Imagine的背景渐变颜色，我希望在数据框的列A中的值是6。当数字从所需值移动时，背景渐变颜色在两个方向上以绝对值相同的方式变化(与正负方向无关)。 下面的帖子来结束我想要的，但这些外壳颜色不考虑绝对值。pandas style background gradient both rows and columns，也熊猫文档http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/style.html 我已经创建了最小代码： import pandas as pd
colum1 = [-1,0
浏览 30提问于2019-05-19得票数 4
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7回答
我在pandas DataFrame中有一个字段是以字符串格式导入的。它应该是datetime变量。如何将其转换为日期时间列，然后根据日期进行筛选。
示例：
DataFrame名称：raw_data 列名：Mycol 列中的值格式:Mycol
浏览 143提问于2014-11-06得票数 362
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我一直在尝试在Pandas中使用方法链接，然而，有一些与如何引用DataFrame或它的列相关的事情总是让我犯错。 例如，在下面的代码中，我对数据集进行了筛选，然后希望创建一个新列，对筛选后剩余的列进行求和。但是，我不知道如何引用刚刚从过滤器创建的DataFrame。以下示例中的df指的是原始DataFrame。 df = pd.DataFrame(
{
'xx':[1,2,3,4,5,6],
'xy':[1,2,3,4,5,6],
'z':[1,2,3,4,5,6],
}
)
浏览 23提问于2021-10-13得票数 0
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如何在dataframe列中突出显示最高的3max(或min)值？例如，我有：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Values A":[1,2,3,4,5], "Values B":[5,4,3,2,1]})
我想在Values A列中突出显示(我希望能够为背景和文本选择颜色)。我怎么能这么做？
浏览 8提问于2022-08-05得票数 0
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2回答
我想要在Pandas Dataframe中创建一个新列，其中包含到此时间点为止的另一列的最大值。
例如：
time | value | max value
1 2 2
2 4 4
3 3 4
4 3 4
5 6 6
有人知道如何为“最大值”列创建代码吗？
谢谢
浏览 6提问于2018-08-10得票数 0
我目前正在尝试添加一个额外的功能到一个countvectorizer矩阵，这个矩阵是用scikit-learn创建的。 工作流程如下:我有一个dataframe，它包含一个包含文本的列和一个包含附加特性的列。 我首先将我的数据分成训练数据帧和测试数据帧。然后，我在训练数据的文本列上应用countvectorizer。然后，我用计数分解器矩阵作为输入来拟合RandomForest分类器。 我现在试图确定的是，我想使用矩阵和数据帧中另一列中的附加功能来运行RandomForest分类器。 我怎样才能做到最好呢？我已经读到过scikit功能联合，但无法在我的数据框架中使用不同的列。 下面是一个代码
浏览 22提问于2021-01-25得票数 0
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1回答
我试图添加一个新的计算列到一个数据，基于一个函数，做一些数学。该函数使用来自我的数据的c1和c2的值作为输入，以及一些预定义的常量变量。
作为函数的一部分，c2的值通过使用lambda在字典中查找值。这个过程抛出一个"TypeError：'DataFrame‘对象是可变的，因此它们不能对我进行散列“。
我的数据文件中没有空值或奇怪值。
函数调用如下所示：
df['new column'] = some_function(df['c1'], var1, var2,... df['c2'])
"some_function“中失
浏览 1提问于2021-05-07得票数 2
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1回答
将函数应用于的所有列。
、、、、
我知道如何将函数应用于Pandas-DataFrame.中的所有列然而，我还没有弄清楚如何在使用Polars-DataFrame.时实现这一点。
我查看了专门讨论这个主题的，但是我没有找到答案。在这里，我附上了一个代码片段与我的失败尝试。
import numpy as np
import polars as pl
import seaborn as sns
# Loading toy dataset as Pandas DataFrame using Seaborn
df_pd = sns.load_dataset('iris')
# Converting Pandas
浏览 3提问于2021-06-04得票数 4
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1回答
我试图将函数应用到熊猫列，然后检索函数的属性。具体来说，我正在使用TextBlob从一列观点中提取情感和极性。
下面是我试图运行的示例代码。
opinion = ['good', 'bad','horrible']
df = pd.DataFrame(opinion, columns=['comment'])
df.head()
comment
0 good
1 bad
2 horrible
我试图运行的伪代码是
from textblob import TextBlob
df['sentiment&#
浏览 2提问于2019-09-13得票数 2
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2回答
我一直在寻找应用函数的最佳方法，该函数采用多个独立的Pandas DataFrame列，并在同一列中输出多个新列，DataFrame说。假设我有以下几点：
def apply_func_to_df(df):
df[['new_A', 'new_B']] = df.apply(lambda x: transform_func(x['A'], x['B'], x['C']), axis=1)
def transform_func(value_A, value_B, value_C):
# do som
浏览 3提问于2019-11-11得票数 8
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1回答
我有3个数据文件，我想要合并成一个数据文件。在进行连接之前，第一个dataframe中的列是串联对象。但是，在我将它们连接起来之后，来自原始dataframe的列现在本身就是DataFrames，而不是Series：
type(combined_data['text'])
pandas.core.series.Series
# Append to the combined_data set as new columns
combined_data = pd.concat([combined_data, word_counts_df, keyword_counts_df], a
浏览 3提问于2020-03-21得票数 0
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第一次在这里发帖-我决定在新冠肺炎强制节假日期间尝试并学习如何使用蟒蛇。 我正在尝试从一个非常简单的数据库中总结一些数据，并且一直在使用value_counts函数。 我不是对每一列单独运行它，而是循环遍历每一列并返回一个汇总表。我可以使用df.apply(pd.value_counts)来实现这一点，但是我不知道如何将参数输入到值中，因为我希望dropna = False。 我拥有的基本数据示例： # Import libraries
import pandas as pd
import numpy as np
# create list of winners and runneru
浏览 41提问于2020-04-04得票数 1
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在pandas数据帧中是否有SFrame堆栈的等价物？Pandas自己的堆栈只适用于级别，而我正在寻找在包含列表的其他列的同一级别上扩展单个列。
Input Dataframe:在实际数据框中还有一些像user这样的列
+-------+------------------+
| user | friends |
+-------+------------------+
| 1 | [2, 3, 4] |
| 2 | [5, 6] |
| 3 | [4, 5, 10, None] |
+----- -+-------
浏览 5提问于2017-08-19得票数 1
回答已采纳
我在Pandas Dataframe中有两列：
value_1 values_2
10 [{'name': 'eric', 'count':20}, {'name': 'john', 'count':30}]
20 [{'name': 'james', 'count':20}, {'name': 'jamie', 'count':35}]
我想要创建一个函数，在相同的dataframe
浏览 6提问于2022-03-06得票数 3
回答已采纳
我有下一个问题。
例如，我在Pandas中有next DataFrame
a b c
'x' 1 100
'y' 2 100
'z' 3 100
现在，我希望从列a中的值创建新DataFrame的标题，列b中的值是我用于索引的第一行和列c中的对应值。目前我使用的是下面的代码：
import pandas
piv = df.pivot(index='c', columns='a')
new_df = pandas.DataFrame(piv.to_records())
输出不太适合我，因为我在一个新DataF
浏览 9提问于2018-08-07得票数 0
回答已采纳
我编写了这段代码，这样我就可以组任何Pandas DataFrame，并获得组大小和数据的一个示例行作为一个快速结果。
它工作得很好，但有一个问题:新列/索引"Size“的name是固定的，因为.assign( ... )命令不接受变量。因此，如果我的DataFrame有一个名为"Size“的列，它就会丢失。
我的计划是检查是否存在名为"Size“的列，如果存在，则为索引使用不同的名称。我可以将assign命令与变量一起用于字段名而不是固定文本
我想避免像多列重命名这样的黑客解决方案。
import pandas as pd
try:
from pandas.a
浏览 0提问于2020-01-22得票数 2
1回答
假设我有一个M(行)乘N(列)的dataFrame
df = pandas.DataFrame([...])
和一个长度为N的向量
windows = [1,2,..., N]
我想将移动平均函数应用于df中的每一列，但希望每列的移动平均长度不同(例如，column1的MA长度为1，列2的MA长度为2，等等)-这些长度包含在windows中
有没有内置的函数可以快速做到这一点？我知道df.apply(lambda a: f(a), axis=0, args=...)，但不清楚如何为每个列应用不同的参数
浏览 2提问于2018-03-08得票数 0
我有一个像这样的熊猫数据帧：
year week city avg_rank
0 2016 52 Paris 1
1 2016 52 Gif-sur-Yvette 2
2 2016 52 Paris 1
3 2017 1 Paris 4
4 2016 52 Paris 3
5 2016 52 Paris
浏览 4提问于2017-01-12得票数 3
回答已采纳
快速Pandas问题： 我通过在一个系列上使用apply来清理数据帧的各个列中的值： # For all values in col 'Rate' over 1, divide by 100
df['rate'][df['rate']>1] = df['rate'][df['rate']>1].apply(lambda x: x/100) 当选择条件很简单时，例如df['rate']>1，这是很好的。但是，当您开始添加多个选择条件时，这会变得非常长： df['rate&
浏览 8提问于2019-06-28得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将pandas.DataFrame代码转换为等效的pyspark DataFrame。我有一个以下格式的RDD。
myRdd = [[1, 'a', {'a':[1, 2]}],
[2, 'b', {'c': 1, 'd':3}],
[3, 'c', {}]]
columnNames = ['sl', 'name', 'params']
内部列表中的第三个元素没有特定的结构。在pandas数据帧中，我可以
浏览 1提问于2018-04-07得票数 1
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