pandas 中 apply 是个很常用的方法，但其效率是比较低的，本文介绍一些加速方法 数据准备 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)), columns=('a','b','c','d','e')) apply ...
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2021-08-30 18:00:00
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import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'name':['Jack','Alex','Bob','Nancy','Mary','Alice','Jerry','Wolf'], 'course':['Chinese','Math','Math','Chinese','Math','English','C
原创
2023-01-13 06:52:10
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1、lambda(创建匿名函数)lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多，很多时候定义def，然后写一个函数太麻烦，这时候就可以用lambda定义一个匿名函数。lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。f = lambda a,b: a if a>b
map apply applymap 数据处理三板斧在数据处理中 经常会对一个DataFrame进行逐行 逐列和逐元素的操作 对应这些操作PD中的map apply applymap可以解决大部分这样的数据处理需求map是针对整列的操作 replace是针对全部数据的操作 # dict_change ...
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2021-10-26 15:09:00
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import math
import pandas as pd
import csv
from tqdm import tqdm
def mask(x):
if not x.cls1:
return x
else:
if pd.isna(x.cls4):
return x
else:
原创
2023-10-24 14:15:13
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pandas的apply操作类似于Scala的udf一样方便，假设存在如下 ： 需要把 中， 与 一一对应，需要将 大于0.5的 取出来作为新的一列，如果小于0.5则不取出来： 得到结果为： PS：如果没有 将会出现错误：
原创
2022-08-10 17:32:27
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9df = pd.read_csv("studuent-score.csv")df['ExtraScore'] = df['Nationality'].apply(lambda x : 5 if x != '汉' else 0)df['TotalScore'] = df['Score'] + df['ExtraScore']
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2023-05-18 17:09:19
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import pandas as pd
import numpy as np
def main():
df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1, 2))
# df_apply = df.apply(calc_row, axis=1)
# TypeError: calc_row() missing 1 required posit
import pandas as pd
def aid(arg1, arg2):
return arg1 + arg2
def main() -> None:
df = pd.DataFrame(
[list(range(2))]*2
)
# print(df.apply(aid()))
# TypeError: aid() mis
1、 lambda lambda原型为：lambda 参数:操作(参数)lambda函数也叫匿名函数，即没有具体名称的函数，它允许快速定义单行函数，可以用在任何需要函数的地方。这区别于def定义的函数。lambda与def的区别：1）def创建的方法是有名称的，而lambda没有。2）lambda会返回一个函数对象，但这个对象不会赋给一个标识符，而def则会把函数对象赋值给一个变量（函数名）。3）
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2023-12-06 16:02:53
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# Python DataFrame apply lambda实现的步骤
在使用Python的pandas库进行数据处理时，经常会遇到需要对DataFrame中的每个元素进行操作的情况。这时候，可以使用`apply`函数结合`lambda`表达式来快速实现对DataFrame的元素进行操作。本文将向你介绍如何使用`apply`函数和`lambda`表达式来实现这个功能。
## 步骤概览
下面
原创
2023-08-01 05:20:14
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deffunc(x1,before,after,a,b):#x1代表一整行数据，before=line0，a=t（11）print(x1[before])print(a)print(b)returna*bi=list(range(0,10))i1=list(range(10,20))i2=list(range(20,30))ser=pd.DataFrame([i,i1,i2]).T#构造dataf
原创
2019-04-03 01:01:40
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pandas中有一个特别好用的apply方法，包括列内计算，只对某列进行某种计算列间计算，对多个列之间进行复杂的计算下面我们看实验数据```importpandasaspdimportnumpyasnpmatrix=[['张三','1995-12-31','山东','本科'],['李四','1993-05-29
原创
2020-12-30 19:47:08
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按照某特定string字段长度过滤：import pandas as pd
df = pd.read_csv('filex.csv')
df['A'] = df['A'].astype('str')
df['B'] = df['B'].astype('str')
mask = (df['A'].str.len() == 10) & (df['B'].str.len() == 10)
df
原创
2023-05-31 15:42:13
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pandas的apply函数是自动根据function遍历每一个数据，然后返回一个数据结构为Series的结果DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)参数解释：1.func：就是函数，不管是自定义的函数，还是匿名函数lambda2.axis：0是类，1是行，默认ax
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2023-08-09 18:53:26
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表达式和语句的区别： 表达式：用一系列的公式去表达一个东西，比如 x+2 ,x **2 等 语句：完成 某些功能，比如 条件判断，赋值 等匿名函数 格式： lambda argument1,argument2,... : expression lambda是一个表达式，只有一行，不能扩展为多行代码块，只专注于简单的任务（与普通函数各司其职）使用场景：程序中需要使用一个函数完成一个简
按照某特定string字段长度过滤：import pandas as pd df = pd.read_csv('filex.csv')df['A'] = df['A'].astype('str')df['B'] = df['B'].astype('str')mask = (df['A'].str.len() == 10) & (df['B'].str.len() == 10)...
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2021-07-20 14:41:08
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lambda:提到 Lambda演算，更多时候是与函数式编程纠缠在一起的。这种设计思想讲究抛弃变量和状态，使用纯函数的递归系统来构建程序（个人理解）。虽然函数式编程与 Python 的面向对象背道而驰，但并不妨害 Python 借鉴其中某些有价值的内容。即是说，并不能因为 lambda 的存在就认为 Python 是一门函数式编程语言，它只是因为在某些细节上显得更有效率而被引入的。比如 Pyth
在Python中如果想要对数据使用函数，可以借助apply(),applymap(),map() 来应用函数，括号里面可以是直接函数式，或者自定义函数（def）或者匿名函数（lambad） import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFramefrom pandas
import Series
df1=
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2023-12-10 15:58:49
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## Python DataFrame Apply Lambda 替换数据
### 引言
在Python中，Pandas库是一个功能强大的数据处理工具，它提供了DataFrame数据结构来处理和分析数据。DataFrame是一个二维表格，类似于Excel中的电子表格。使用Pandas的DataFrame，我们可以轻松地对数据进行清洗、转换和分析。
在实际的数据处理过程中，我们经常需要对Dat
原创
2023-11-05 12:39:40
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