pandas之dataframe踩坑指南(一)---apply(func)
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"test数据.csv", engine="python",
encoding="utf-8") def pprint(row):
row["extra"]=1
print(row)
return row data = data.apply(lambda x: pprint(x), axis=1)
print(data)
apply在第一列/行上调用func两次,以决定是否可以进行某些优化。
直接拿print使用,就不会出现 apply在第一列/行上调用func两次的情况。
data = data.apply(lambda x: print(x), axis=1)
我猜测先运行第一行式为了设置分配内存空间。
解决方案:
flag=False def pprint(row):
global flag if flag:
row["extra"]=1
print(row)
else:
flag=True
return row
data = data.apply(lambda x: pprint(x), axis=1) print(data)
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