如何在数据框某些行的所有列上使用pandas apply函数
在数据框的某些行上使用pandas apply函数可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入pandas库并读取数据框。
import pandas as pd
# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')- 接下来，定义一个函数，该函数将应用于数据框的某些行上的所有列。该函数可以执行任何你想要的操作，例如计算、转换或过滤数据。
# 定义一个函数
def my_function(row):
# 在这里执行你的操作
# 例如，计算某些行上的所有列的和
return row.sum()
# 使用apply函数将函数应用于数据框的某些行上的所有列
result = df.apply(my_function, axis=1)- 最后，你可以使用result变量来访问应用函数后的结果。这将是一个包含每行结果的Series对象。
# 打印结果
print(result)在这个例子中，我们使用了pandas的apply函数来将自定义函数应用于数据框的每一行。函数my_function计算了每一行上所有列的和，并将结果存储在result变量中。你可以根据自己的需求修改my_function函数来执行不同的操作。
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浏览 388提问于2018-01-30
1回答
关于网站数据迁移腾讯云的若干问题。问题之一：腾讯云有等保级别？
数据迁移、tcp/ip、windows
事情背景是 2018年建立了网站，网站有工信部备案号。主域名、IP都正常在用。网站接入方式是 租赁虚拟空间。等保备案号、等保级别、等保系统都没有。系统软件版本是 windows 2008，路由器、交换机、服务器、安全设备都 “为虚拟机，不是独立单台服务器”
网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
1、对网站数据进行迁移腾讯云支不支持？
2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 284提问于2022-03-08
1回答
Python & Pandas:构造条件
python、pandas
可能是个新手问题，但我对Python和Pandas还不熟悉，而且还在学习语法。我正在开发一个脚本，在该脚本中，我希望构造一个条件，该条件可以将单元格值乘以整个列。
以下是test.csv的结构
我想要创建一个列error_count_score，如果它大于3(作为一个error_count公式，它应该是：=IF(C2<=3,0,(C2*3)) )，它可以将error_count单元格中的值乘以3。在本例中，新列的值为0和12。
我怀疑有多种方法可以解决这个问题，但我不确定如何构造代码。下面是我的工作代码尝试：
import pandas as pd
df = pd.read_
浏览 1提问于2021-07-27得票数 0
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浏览 559提问于2018-02-26
1回答
Pandas在使用apply方法时移除lambdas
python、pandas、dataframe
在pandas管道中，在给定数据帧df的情况下，我所知道的按行创建新列的最佳方法如下：
(df
. (...)
.assign(new_col = lambda df_: df_.apply(lambda row: my_function(row), axis=1)
)
assign需要一个pd.Series，它本身是通过apply逐行构建的。
我觉得这个策略太冗长了(一行代码中有两个lambda )。有没有更简单和/或更有效的方法来达到同样的结果？我正在考虑一种类似如下的语法：
.assign(new_col = lambda row: my_function(row), axis=1
浏览 0提问于2018-08-20得票数 4
3回答
循环遍历每列
python-3.x、pandas
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
1回答
如何将json文件附加到dataframe？
python、json
我有一个超过300列的大熊猫数据框。其中一列是产品id。每个产品都通过以下url链接到一个json文件：
"https://cws01.worldstores.co.uk/api/product.php?product_sku="+id
我需要做的是加载存储在json文件中的信息，并将其属性键与数据集中的列匹配的所有值附加到具有相同产品id的行，并填充那些不匹配的值。
json文件属性比pandas数据框中的列少，因此数据集在某种程度上是稀疏的。
我不知道该怎么开始。我希望我能用python做这件事。你知道任务分解是怎么回事吗？非常感谢
浏览 0提问于2015-07-28得票数 0
1回答
pandas数据框中的颜色列名
python、excel、pandas
经过不同的操作后，我在python中创建了一个高维数据框架(df)，其中的列名如下：
Product Jan00 Feb00 .. .. Dec00 Service Jan01 Feb01 .. Country ..
.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
因此，列名是不同的时间序
浏览 5提问于2018-08-21得票数 0
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1回答
Pandas，在滚动时调用自定义函数
python、pandas
我有一个函数my_function(data)，它接受data一个Python数组(或Numpy serie)并返回一个整数。 我可以将Pandas数据帧中的一列提供给此函数，然后获得整个系列的my_function。 现在我想这样做，但在滚动的基础上。 my_function(data['column'].rolling(30))根本不能工作，因为函数需要一个数组。data['column'].rolling(30).my_function也是如此。 在语法上正确的方法是什么？有可能吗？或者我必须手动完成该操作？ 如果我必须自己遍历数据帧，有没有什么我可以使
浏览 16提问于2019-04-15得票数 0
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3回答
腾讯云不能装sql2000，迷你版绿色版都不行？
腾讯云、产品、搜索、腾讯、系统
不是一个人出问题，论坛搜索一大堆人问，系统是2h4g，server2008，其他云产品上都可以按装，就腾讯这么多年一直没解决，看看论坛的搜索结果吧http://bbs.qcloud.com/search.php?mod=forum&searchid=27737&orderby=lastpost&ascdesc=desc&searchsubmit=yes&kw=sql2000
浏览 1491提问于2019-06-01
1回答
如何将pandas.core.series.Series分配给pandas数据框列
python、pandas
我正在尝试将pandas.core.series.Series添加到pandas数据框列。 首先，我创建一个函数： ####################################### set month #################################
import datetime
import pandas as pd
actual_date = datetime.now()
actual_date = datetime.strptime("{}/{}/{}".format('01', actual_date.month,
浏览 44提问于2021-02-04得票数 0
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如何更改python中所有列的数据类型
python、pandas
我使用的是pandas数据帧。数据包含3032列。所有列都是'object‘数据类型。如何将所有列转换为“float”数据类型？ ? ?
浏览 30提问于2020-12-01得票数 1
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如何在云托管上挂载CFS？就像DiscuzQ的挂载方式一样？
.net、文件存储、容器、云开发 CloudBase
我想在云托管部署Bitwardenrs服务时遇到一些问题，因为Bitwardenrs需要一个持久的文件系统存储数据。而DiscuzQ灵活的部署方法正是我想采用的，它通过挂载CFS共享磁盘到云托管的DiscuzQ容器让一些用户数据能在容器销毁后安全保存下来，很显然你们已经实现了这个功能。
441da6affa73b708ebafa0b7eb26efdd.png
我希望知道如何制作这样一个云托管容器镜像，比如：在容器部署的时候，按上述方法将CFS共享磁盘挂载到云托管的文件系统上。
参考链接: https://cloud.tencent.com/document/product/876/48490
浏览 212提问于2020-11-19
3回答
熊猫- DataFrame总行为古怪
pandas、numpy、dataframe、aggregate、series
与和相关
考虑一下这个数据
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=range(10))
df['a'] = [ 3 * x for x in range(10) ]
df['b'] = [ 1 -2 * x for x in range(10) ]
根据 for aggregate，您应该能够指定使用如下所示的dict聚合哪些列：
df.agg({'a' : 'mean'})
回传
a 13.5
但是，如果您尝试使用用户定义的函数(如此函
浏览 2提问于2019-02-26得票数 1
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1回答
将值列表与数据框列进行比较，如果在列表中找到值，则使用pandas比较下一列中的数据
python、pandas、dataframe
需要你关于python pandas函数的帮助。我是熊猫的新手，并试图探索它。我有一个场景，其中我有一个产品列表，如下：
product_list=['IBM','Redhat','microsoft']
以及我想基于某些条件与version列进行比较的版本字典：
version_dict={'IBM': '8.0.0','microsoft':'9.5','Redhat':'3.1.1'}
我有一个如下的数据框架：
hostname produ
浏览 0提问于2021-04-22得票数 1
2回答
对pandas数据帧中的每个值进行哈希处理
python、hash、pandas
在python中，我正在尝试找到最快的方法来散列pandas数据帧中的每个值。
我知道任何字符串都可以使用以下命令进行散列：
hash('a string')
但是如何在pandas数据框的每个元素上应用这个函数呢？
这可能是一件非常简单的事情，但我刚刚开始使用python。
浏览 0提问于2015-05-10得票数 13
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1回答
根据其他单元格的内容向列添加数据(Python/Excel)
python、excel、pandas、numpy
各位，
我在努力实现库存分配的自动化。由于我不是一个经验丰富的程序员，我在创建逻辑上有困难。
目标是合并两个Excel文件，并添加包含负责人/部门的列。到目前为止，我管理的是合并Excel文件并添加列"Reviser“。现在，这一栏必须由合适的人员/部门填补。
这背后的逻辑并不困难，但我不知道如何用Python/Pandas等来解决这个问题。我已经尝试过用np.where来解决这个问题，但这并不能完全解决这个问题。
在这里，您可以看到revisor分配背后的逻辑：
分配背后的逻辑
谢谢你的帮忙!
我现在的代码是：
import pandas as pd
import numpy as
浏览 2提问于2020-05-18得票数 0
2回答
我需要定义一个函数，它将计算并返回数据的，其中包括列“高度”和“体重”，即每一行的BMI。下面是我写的代码：
import pandas as pd
def BMI(DataFrame):
df=pd.DataFrame
return df['Weight']/df['Height']^2
但是，当我试图运行该函数时：
data.apply(BMI,axis=1)
当“数据”是我的数据时
结果是一个错误：
Traceback (most recent call last): File "<input>", line
浏览 0提问于2019-05-30得票数 0
1回答
基于同一数据框中的多个条件创建新列
python、pandas
我是python的新手，还在学习。我真的很感谢你能提供的任何帮助。我的数据框中有五列。我想将S1与S2进行比较，然后根据几个条件，添加一个包含字符串值的列，这些值表示每个样本ID是如何更改的。 Id S1 Cat_1 S2 Cat2
25 3 Acq 4 Acq
15 9 Chp 9 Chp
22 4 Acq 5 Frn
34 4 Acq 1 Acq
45 3 Acq 9 Chp 到目前为止，我做到了这一点，但不知道如何添加更多的标准。 df['new column'] = n
浏览 13提问于2020-11-07得票数 1
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1回答
更改DataType的GroupBy方法
pandas、pandas-groupby
使用Python3和Anaconda，我在ipython上导入了pandas和os。我有一个非常大的csv文件。在对文件使用read_csv之后，我尝试对两列使用.groupby()，但它将数据类型从DataFrame更改为DataFrameGroupBy，并且我不能再对其运行数据框方法。 我想不出任何可以尝试的东西。我对熊猫的经验很少，通过codecademy获得的。我的代码似乎可以在那里工作。 import os
import pandas as pd
totals = pd.read_csv('filename')
band_gaps = totals.groupb
浏览 19提问于2019-06-21得票数 0
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