我看到Apply或Vectorization应该会改进它，但我真的不知道如何才能实现我试图实现的目标，因为我需要逐行执行相同的测试。 谢谢你的帮助!
浏览 15提问于2020-04-20得票数 1
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它的替代方案似乎是使用apply，因为apply遍历了每个熊猫行并进行了优化。 我读过的一些SO主题建议在apply中创建一个函数并运行它。'neu': probs_arr[0][2]
df['headline'].apply如果有人能指导我如何优化和正确使用apply，我将不胜感激。提前谢谢。
浏览 34提问于2021-08-15得票数 0
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我的意思是： # get a simple dataframe set upimport pandas as pdy = range, *(df['x'], df['y'])))
df['apply power'] = df.apply(lambda row: simple_power(row['x'], row['y']), axis1594323 159
浏览 39提问于2021-02-09得票数 0
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使用熊猫数据的迭代
、、、
在循环迭代时，如果满足条件，则值将被更改。但是，原始数据格式保持不变。有办法解决这个问题吗？import panda as pdfor value in df.values: value[2] = 3df.to_csv(newfilename) # unchanged
浏览 3提问于2022-01-18得票数 0
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最后一个函数不返回数据帧(它只是迭代所有行，类似于iterrow)。我试着像这样模拟apply函数： # need pytest-mock and pytest
main() 但在本例中，我无法访问输入到apply以测试其内容的数据帧。如何获取调
浏览 14提问于2020-06-11得票数 8
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10000}) 我想生成以下输出： array(['same as column', 'b', 'c', 'this is']*10000, dtype=object) 为此，我定义了下面的函数，并通过pandas)[0] return 'same as column' return x
df['a'] = df['a'].
浏览 20提问于2020-12-30得票数 2
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当尝试用一个函数使用矢量化时，使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()“来进行矢量化。具体来说，在这种情况下，映射和应用工作得很好，但是矢量化仍然会抛出ValueError。# import numpy and pandas, create dataframe.import pandas as pd
浏览 2提问于2021-02-09得票数 1
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下面是我尝试过的代码：还包括：
data['Position'] = data['Signal'].apply(slope_test(data['Signal']))
浏览 0提问于2018-07-24得票数 3
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我在我的一个程序中使用了这个函数，根据我的研究，通过矢量化可以获得更好的性能。
我如何使用矢量化函数而不是使用下面的代码来实现相同的分辨率？
浏览 0提问于2016-11-13得票数 1
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这似乎是一个常见的用例，但我没有找到任何好的指导。我有一个可行的解决方案，但我更愿意进行矢量化查找，而不是使用Pandas apply()函数。下面是我正在做的事情的一个例子：
"category1":{# The operation I am trying to ve
浏览 5提问于2017-12-21得票数 5
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England}6 Spain {Portugal, Spain, Italy}6 Spain {Portugal, Spain, Italy} True
用df.apply因此，我正在寻找一个使用Numpy或本地Pandas矢量化方法的解决方案。
浏览 0提问于2018-08-17得票数 0
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我试着用一个矢量化的函数来代替它，但是想不出该用什么。也许这对于矢量化函数来说是不可能的，但似乎不应该是这样的。
浏览 20提问于2020-10-10得票数 1
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filevalues.fillna(int(0))
calculated_series = int_series.applyfilevalues*1.3)
我得到了这个错误：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'apply
浏览 5提问于2018-07-18得票数 2
我不太理解apply函数是如何工作的。: ['A BERTHOU'], 'b': ['BERTHOU']})
return a + b
dftest['concat'] = dftest.apply(test2(dftest['a'], dftest['b']), axis=1)
浏览 10提问于2019-01-25得票数 0
我正在尝试使用数据帧第一列中的特定字符为数据帧的每一行附加一个数组。indx = []year = ldate[0:4]myIndex = year + " Q" + quarter但是，当我尝试使用for循环对每一行执行此操作时，我得到了错误消息：for i in range(0,193): year = ldate[0:4]
浏览 0提问于2019-12-11得票数 0
有没有办法用Ibis来实现这一点，或者我应该只调用execute来创建一个可以调用DataFrame的pandas iterrow？ 我在API或教程中找不到任何内容。
浏览 10提问于2021-03-30得票数 0
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我试图遍历整个Python Pandas DataFrame，但它似乎没有遍历整个DataFrame。它适用于较短长度的DataFrames，但不适用于这个。
浏览 0提问于2019-02-09得票数 0
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如何对整个数据帧进行小写？
、、、、
我正在尝试为作业构建一个函数，因为我的数据框在列表中。这是我正在处理的函数： def lower(x): ''' This function lowercase the entire Data Frame. ''' for x in clean_lst: x.columns['i'].map(lamb
浏览 24提问于2020-07-24得票数 0
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