要将多个变量传递给一个普通的python函数,您只需编写如下代码:
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时,我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列,如下所示:
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
我有一本简单的Python字典。我想在Pandas Dataframe中添加一个新列,其中该列中的每一行都等于字典。 import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6]],columns=['A','B','C'])
df['D'] = {'AA': 'BB', 'CC': 'DD'} 期望输出 A B C D
0 1 2 3 {
我正在尝试使用pandas将一个预定义函数(myfunc)应用到我的DataFrame中的一个新系列。该函数将检查旧列(对于每行)中的每个索引中的值是否大于前一列中的值,如果是,则返回1,如果不是,则返回0。
我还尝试过series.apply()函数,我得到的结果是:跨越新创建的列中的所有行。
def myfunc(x):
for i in range(0,86):
if x.iloc[i + 1] > x.iloc[i]:
yield 1
else:
yield 0
df2['Highe
我希望使用apply在基于其他列值的pandas数据框中创建新列。我收到这个错误,但我不明白原因:
File "C:\dev\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2448, in _setitem_array
raise ValueError('Columns must be same length as key')
ValueError: Columns must be same length as key
我是不是误解了应用函数?是否可以使用单个apply调用来更新/创建多个
我有一个pandas groupby对象,创建方法是
g = df.groupby(`id`)
在具有列id的dataframe df上。
现在我还有一个接受id, group作为输入的函数func。我想对groupby对象中的每个id, group应用func。目前我使用的是一个循环:
for id, group in g:
func(id, group)
有没有更好(更快)的方法来使用apply或类似的方法来实现这一点?
我想将函数应用到熊猫DataFrame的一个专栏中。这样的函数需要DF的一个字符串和一列。 如下所示: def check_it(language,text):
print(language)
if language == 'EN':
result = 'DNA' in text
else:
result ='NO'
return result
df = pd.DataFrame({'ID':['1','2','3']
我刚接触pandas,对此感到相当困惑,特别是与列表和使用列表理解相比。
我有一个有4列的数据帧。我想在第四列"m“的基础上创建第五列"c”。我可以通过对"m“列中的每一行应用我的函数来获得"c”的值。
如果"m“是一个列表,并且使用列表理解,那么它将是
c = [myfunction(x) for x in m]
如何将此“逻辑”应用于数据帧?