1.介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数.该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针. 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Ser…

#!/usr/bin/python import pandas as pd data = {'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'value':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]} frame = pd.DataFrame(data) def testfunc(x, str): #第一个参数代表该函数处理的每一个元素,第二个参数args是传入的参数 print x, str frame['year'].apply(testfunc, args = ('ok…

之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个值进行单独处理,返回一个新的对象. 而pandas DataFrame 的  apply() 函数,虽然也是作用于DataFrame的每个值,但是接受的参数不是各个值本身,而是DataFrame里各行(…

上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个值,最后返回一个Series: 下图展示了把DataFrame的各列转换成一个数,最后返回成一个Series: 举个栗子: import numpy as np imp…

转自:https://blog.csdn.net/qq_19528953/article/details/79348929 import pandas as pd import datetime #用来计算日期差的包 def dataInterval(data1,data2): d1 = datetime.datetime.strptime(data1, '%Y-%m-%d') d2 = datetime.datetime.strptime(data2, '%Y-%m-%d') delta =…

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list("ABC"),index=[1,2,3,4]) #apply函数对DataFrame和Series的一列做整体运算 df.apply(lambda x:x.max()-x.min()) # ===========================================================…

1.Pandas的函数应用 1.apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果: 0 1 2 3 0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406 2 -1.277…

pandas常用函数整理,作为个人笔记. 仅标记函数大概用途做索引用,具体使用方式请参照pandas官方技术文档. 约定 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np 带.的为Series或者DataFrame对象的方法,只列举了部分关键字参数. 1.基础 .values 获取值,返回array对象 .index 获取(行)索引,返回索引对象 Series( index=) 创建Series…

Python apply函数 1.介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数.该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针. 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函…

原文链接:https://www.cnblogs.com/rexyan/p/7975707.html 一.import语句 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime import re 二.文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', '…