Pandas是一个Python数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中的apply()
函数可以用于对DataFrame中的每一行或每一列应用自定义的函数。
使用Pandas apply()
函数创建将其他两列分开的列,可以按照以下步骤进行操作:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
def separate_columns(row):
return row['A'] - row['B']
apply()
函数将自定义函数应用于DataFrame的每一行或每一列:df['D'] = df.apply(separate_columns, axis=1)
这样就创建了一个新的列D
,其中的值为A
列减去B
列的结果。
Pandas的apply()
函数在数据处理和转换中非常常用,可以灵活地应用于各种场景。在这个例子中,我们使用apply()
函数将自定义函数应用于DataFrame的每一行,实现了将两列分开的功能。
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