我尝试在pandas DataFrame中一次创建多个列，其中每个列名都是字典中的一个键，如果存在与该键对应的任何值，该函数将返回1。我的DataFrame有3列: jp_ref、jp_title和jp_description。本质上，我在jp_descriptions中搜索分配给该键的相关单词，并根据jp_description中是否存在任何值，用1和0填充分配给该键的列
浏览 15提问于2019-07-18得票数 1
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我想使用.apply方法在pandas中创建一个新列，在该方法中我可以传递一个自定义函数 df["newcol"] = df["oldcol"].apply(lambda x: x + 1)df["newcol"] = df.apply
浏览 15提问于2020-11-06得票数 0
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我试图使用以下代码将函数应用于H2O框架的特定列中的每一行，但会出现错误。df["decision"] = df["resp_cd"].apply(lambda x:1 if x in ["00", 01", "11] else 0, axis=1)在H2O中是否还有其他方式来使用用户定义的
浏览 0提问于2018-02-23得票数 0
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我在使用Pandas进行数据分析方面相对较新。我真的试图使它简单，但我仍然不知道如何限制电池SOC为16 kWh，并使我的代码运行。我有以下Pandas
然后，我在Pandas D
浏览 11提问于2022-02-14得票数 1
我正在尝试使用apply函数将列添加到python pandas df中。但是，要添加的列数取决于apply函数中使用的函数的输出。示例代码：def add_columns(number_of_columns_to_be_added):
df['n1'
浏览 4提问于2018-02-12得票数 3
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我正在尝试创建一个函数，该函数使用DataFrame函数返回Pandas DataFrame中所有列的平均值、中值或标准差。这里是问题的文本.对于这个问题：
如果stat等于“平均”，则使用numpy的平均
浏览 0提问于2018-10-08得票数 0
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我是Python的新手，并且有一个使用for循环的有效解决方案，但是在大约200k行的大型数据帧上运行这个循环需要很长时间，我相信有一种更好的方法可以通过定义一个函数并使用apply来完成这一点，但是我在解决这个问题上遇到了麻烦创建一个包含两列的pandas数据帧：data = {'color': ['blue',&#
浏览 2提问于2020-06-07得票数 0
假设我有一个包含6列的Pandas DataFrame和一个自定义函数，该函数对2或3列中的元素进行计数并生成布尔输出。当从原始数据帧创建groupby对象并应用自定义函数df.groupby('col1').apply(myfunc)时，结果是一个长度等于col1类别数量的序列。如何扩展此输出以匹配原始数据帧的长度？我尝试过
浏览 5提问于2018-11-16得票数 1
我想通过将函数应用于两个现有列来在pandas数据框中创建一个新列。有了这个，当我只需要一个列作为参数时，我就能够创建一个新列：df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30,10]})
return x * x
print(d
浏览 15提问于2013-11-12得票数 215
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B df['number'] = df['number'].apply(lambda x: func(x))func(n):
#if the value in corresponding co
浏览 1提问于2017-02-01得票数 14
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我想定义带有签名的自定义函数，这些签名包括dataframe的一个或几个列。import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'NAM
浏览 0提问于2018-12-29得票数 1
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第一次在这里发帖-我决定在新冠肺炎强制节假日期间尝试并学习如何使用蟒蛇。 我正在尝试从一个非常简单的数据库中总结一些数据，并且一直在使用value_counts函数。我不是对每一列单独运行它，而是循环遍历每一列并返回一个汇总表。我可以使用df.apply(pd.value_counts)来实现这一点，但是我不知道如何将参数输入到值中，因为我希望dropna = F
浏览 41提问于2020-04-04得票数 1
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对pandas数据帧中的每一列或每一行应用回归，而不使用for循环。有一个类似的帖子；Apply formula across pandas rows/ regression line，它对每个“行”进行回归，但是绘制给出的答案是错误的。我不能评论它，因为我没有足够的声誉，它的主要问题是，它接受列的值，但然后在每一行上使用apply函数。 目前我只知道如何做每个专栏，例如
浏览 16提问于2019-04-17得票数 3
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我已经创建了一个自定义函数，并希望将其逐行应用于数据帧的单个列，然后将其分配回原始列 自定义函数如下所示，其目的是在excel文件中固定日期。我到处搜索，我看到许多回复使用了lapply，apply和sapply，但它们都不起作用。举个例子，我试过： df$Child_Date_of_Birth = apply(df$Child_Date_of_
浏览 16提问于2021-01-28得票数 0
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假设我有一个具有列x, a, b, c的数据框架，并且我希望通过a, b, c进行聚合，以便通过函数myfun从x的列表中获得一个值y，然后复制每个窗口/分区中所有行的值。在data.table中的R中，这只是一行：dt[,y:=myfun(x),by=list(a,b,c)]。在Python中，我想到的唯一方法是这样做： class Record:
def
浏览 0提问于2013-12-06得票数 7
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我有两个数据帧，我想要使用自定义距离度量(例如，第一列的欧几里德，第二列的出租车，等等)来计算一个数据帧中每一行与另一数据帧中每一行之间的“距离”。有没有一种方法可以用广播快速做到这一点？
浏览 9提问于2021-09-14得票数 0
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有什么方法可以使用另一个pandas.Series的不同值在pandas.Series中应用函数吗？我知道有pandas.Series.apply()，但我需要这样的东西： array1 = pandas.Series([1, 2, 3, 4]) 2 9
3 4 换句话说，我需要在一个pandas.DataFrame
浏览 23提问于2021-04-07得票数 0
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我还有一个函数foo，它对每个数据点进行操作。其目的是将该函数应用于整个时间序列数据，并有效地实现。然而，将vect_foo应用于所有数据点仍然需要很长时间。我怎样才能进一步加快速度？我试着用这些数据创建一个熊猫系列，并使用series.apply()。但是，这并没有导致常规for循环方法的任何加速。
编辑：如果我之前不清楚，给定
浏览 0提问于2019-05-14得票数 0
我有一个整数列表(gtin)和一个pandas数据框(df)，每行有一列包含一个列表(df‘’gtins‘) 我想在数据框(df‘’gtin_match‘)中定义一个新列，它将数据框列表中的第一个匹配元素返回到独立列表我尝试将下面的代码与应用函数和lambda函数一起使用，但它返回了df‘’gtins‘中的列表
浏览 21提问于2020-09-16得票数 1
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让我们假设一个DataFrame具有一些整数值和一些数组，这些数组是以某种方式定义的：array_a = np.arange(5) df['array_a'] = df['rand_int'].apply(lambda x:
浏览 0提问于2018-07-02得票数 0
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