这篇教程pandas apply使用多列计算生成新的列实现示例写得很实用,希望能帮到您。 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 pda=range(5)b=range(5,10)c=range(10,15)data=pd.DataFrame([a,b,c]).Tdata.columns=["a","b","c"]print(data) 上面的代码生成的数据如下: a b c 0 0 5 10 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14
下面使用使用a,b两列相加生成x1列 data["x1"]=data[["a","b"]].apply(lambda x:x["a"]+x["b"],axis=1) 结果如下: a b c x1 0 0 5 10 5 1 1 6 11 7 2 2 7 12 9 3 3 8 13 11 4 4 9 14 13
关键的参数是axis=1,指定计算的方向是行而不是列,默认是0,也就是按列进行计算 到此这篇关于pandas apply使用多列计算生成新的列实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas apply多列计算生成新的列内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net!
pandas map(),apply(),applymap()区别解析 matplotlib bar()实现多组数据并列柱状图通用简便创建方法 |