pandas dataframe apply函数出现值错误 - 腾讯云开发者社区

/usr/bin/python3 import pandas as pd # 如果x小于threshold就等于1，否则等于0 def juege_threshold(x,threshold):...return 1 if x<=threshold else 0 data_dict={"values":[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19]} data_df=pd.DataFrame...(data_dict) print(data_df) data_df["values_7"]=data_df["values"].apply(juege_threshold,threshold=7)...data_df["values_10"]=data_df["values"].apply(juege_threshold,threshold=10) print(data_df)

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pandas apply() 函数用法

() 回到主题， pandas 的 apply() 函数可以作用于 Series 或者整个 DataFrame，功能也是自动遍历整个 Series 或者 DataFrame, 对每一个元素运行指定的函数...) apply 函数接收带有参数的函数根据 pandas 帮助文档 pandas.Series.apply — pandas 1.3.1 documentation，该函数可以接收位置参数或者关键字参数...DataFrame.apply() DataFrame.apply() 函数则会遍历每一个元素，对元素运行指定的 function。...] = elapsed.apply(lambda x : x.days) 使用 DataFrame.apply() 函数也能达到同样的效果，我们需要先定义一个函数 get_interval_days()...的Apply函数——Pandas中最好用的函数 pandas.Series.apply — pandas 1.3.1 documentation 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https:/

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基于Pandas的DataFrame、Series对象的apply方法

这篇文章主要讲解DataFrame、Series对象的apply方法。...2种不同方法对比.png 作者一直以为Series对象的map和apply方法是一样的，实际上是不同的。所以，Series对象映射为DataFrame对象的时候必须得用apply方法。...Series对象的apply方法和pd.Series方法结合自动实现Series对象转换为DataFrame对象。...image.png 4.DataFrame对象的apply方法 DataFrame对象的apply方法有非常重要的2个参数。...第1个参数的数据类型是函数对象，是将抽出的行或者列作为Series对象，可以利用Series对象的方法做聚合运算。第2 个参数为关键字参数axis，数据类型为整型，默认为0。

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pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制，以及apply函数的使用方法。 dataframe广播广播机制我们其实并不陌生，我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播。...函数与映射 pandas的另外一个优点是兼容了numpy当中的一些运算方法和函数，使得我们也可以将一些numpy当中的函数运用在DataFrame上，这样就大大拓展了使用方法以及运算方法。...我们只需要在apply方法当中传入我们想要应用在DataFrame上的方法即可，也就是说它接受的参数是一个函数，这是一个很典型的函数式编程的应用。...比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外，apply中函数的作用域并不只局限在元素，我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。...总结今天的文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap的使用方法，这两个方法在我们日常操作DataFrame的数据非常常用，可以说是手术刀级的api。

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Pandas的Apply函数——Pandas中最好用的函数

Pandas最好用的函数 Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包，包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据，或者有该数据的接口。...仔细看pandas的API说明文档，就会发现有好多有用的函数，比如非常常用的文件的读写函数就包括如下函数： Format Type Data Description Reader Writer text...，但是我认为其中最好用的函数是下面这个函数： apply函数 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...，则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。

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pandas dataframe 时间字段 diff 函数

pandas pandas 是数据处理的利器，非常方便进行表格数据处理，用过的人应该都很清楚，没接触的可以自行查阅pandas 官网。...需求介绍最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题，需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差，之前有用过 dataframe 的 diff 函数，但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作，即结果为当前行减去上一行的差值...于是我使用了最原始的方式，循环遍历 dataframe 每一行，逐行求时间差，将其存入数组中，最后此数组即为结果。...00 2020-02-01 9:10 2020-02-01 9:40 2020-02-01 10:00 2020-02-02 10:00 读取文件，并进行 diff 操作，代码段如下： import pandas

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pandas dataframe 时间字段 diff 函数

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pandas.DataFrame.to_csv函数入门

其中，to_csv函数是pandas库中非常常用的一个函数，用于将DataFrame对象中的数据保存为CSV（逗号分隔值）文件。...本文将介绍pandas.DataFrame.to_csv函数的基本使用方法，帮助读者快速上手。准备工作在正式开始之前，首先需要安装pandas库。...结语本文介绍了pandas.DataFrame.to_csv函数的基本用法，帮助大家快速上手使用该函数将DataFrame数据保存为CSV文件。...pandas.DataFrame.to_csv函数是将DataFrame对象中的数据保存到CSV文件的常用方法。虽然这个函数非常方便和实用，但也存在一些缺点。...pandas.DataFrame.to_json：该函数可以将DataFrame中的数据保存为JSON格式的文件。

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python pandas dataframe函数_Python Pandas dataframe.ne()用法及代码示例

Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 Pandas dataframe.ne()函数使用常量，序列或其他按元素排列的 DataFrame 检查 DataFrame 元素的不等式。... level:在一个级别上广播，在传递的MultiIndex级别上匹配索引值返回：结果：DataFrame 范例1：采用ne()用于检查序列和 DataFrame 之间是否不相等的函数。 ...# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first dataframe df1=pd.DataFrame({"A":...范例2：采用ne()用于检查两个datframe是否不相等的函数。一个 DataFrame 包含NA值。 ...# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first dataframe df1=pd.DataFrame({"A":

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【Python】Pandas的apply函数使用示例

apply 是 pandas 库的一个很重要的函数，多和 groupby 函数一起用，也可以直接用于 DataFrame 和 Series 对象。...CENSUS2010POP'].sum() grouped = only_county[['STNAME', 'CTYNAME', 'CENSUS2010POP']].groupby('STNAME').apply...'POPESTIMATE2015']] return pop_year.max() - pop_year.min() only_county.loc[only_county.apply

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数据科学小技巧1：pandas库apply函数

阅读完本文，你可以知道： 1 pandas库apply函数的实用（向量化操作） "学以致用，活学活用" 第一个数据科学小技巧：pandas库apply函数。...pandas库apply函数是用于数据处理和创建新变量最常用的函数之一。把数据框的每一行或者每一列传送到一些处理函数，可以返回一些结果。函数可以是默认函数或者自定义函数。...（变量）或者每一行（样本）的缺失值个数一参考代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Mar 8 07:30:05 2020 数据科学小技巧1：pandas...库apply函数应用（向量化操作） @author: Luqing Wang """ # 导入库 import pandas as pd # 自定义函数 def missing_count(x):...(missing_count, axis=0).head()) # 统计数据框每一行（样本）缺失值个数 print('每一行缺失值的个数：') print(loan.apply(missing_count

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Pandas中第二好用的函数 | 优雅的apply

本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。为什么说第二好用呢？做人嘛，最重要的就是谦虚，做函数也是一样的，而apply就是这样一个优雅而谦虚的函数。...我们单独用一篇来为apply树碑立传，原因有二，一是因为apply函数极其灵活高效，甚至是重新定义了pandas的灵活，一旦熟练运用，在数据清洗和分析界可谓是“屠龙在手，天下我有”；二是apply概念相对晦涩...Apply初体验 apply函数，因为她总是和分组函数一起出现，所以在江湖得了个“groupby伴侣”的称号。...我们指定“综合成绩”列，然后把max函数直接传入apply参数内，返回了对应分组内成绩的最大值。有一些常见函数，如max、min、len等函数可以直接传入apply。...答案是直接索引，把他看作是一个DataFrame格式的表，要选取第3行的所有值，包括城市和销售额，这里用iloc索引，很简单的一行代码： ?

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Pandas中Apply函数加速百倍的技巧

apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为例，原始的Apply函数处理下面这个问题，需要18.4s的时间。...import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)), columns...函数加速了几百倍，具体的： Apply: 18.4 s Apply + Swifter: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization...Use Apply in Pandas?

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Pandas中Apply函数加速百倍的技巧

apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为例，原始的Apply函数处理下面这个问题，需要18.4s的时间。...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)),...Numpy的最快方法是将函数向量化。...函数加速了几百倍，具体的： Apply: 18.4 s Apply + Swifter: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization

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python下的Pandas中DataFrame基本操作，基本函数整理

参考链接： Pandas DataFrame中的转换函数 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍...构造函数方法描述DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框属性和数据方法描述Axesindex: row labels...函数应用&分组&窗口方法描述DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数DataFrame.applymap(func)Apply a function...) format.DataFrame.to_xarray()Return an xarray object from the pandas object.DataFrame.transpose(*args...参考文献： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe <link rel="stylesheet

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【每日一读】pandas的apply函数介绍及用法详解

Pandas 的 apply() 方法是用来调用一个函数(Python method)，让此函数对数据对象进行批量处理。...Pandas 的很多对象都可以apply()使用来调用函数，如 Dataframe、Series、分组对象、各种时间序列等。...语法结构 apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。...使用时，通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出DataFrame的apply()用法： DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False...func 的结果使用案例-DataFrame使用apply 准备一个数据集该数据集有一千条数据，类型为DataFrame。

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python下的Pandas中DataFrame基本操作（一），基本函数整理

pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角...构造函数方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) 构造数据框属性和数据方法描述 Axes index: row labels；columns...函数应用&分组&窗口方法描述 DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …]) 应用函数 DataFrame.applymap(func) Apply a function...DataFrame.to_xarray() Return an xarray object from the pandas object....参考文献： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe

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pandas dataframe删除一行或一列：drop函数

pandas dataframe删除一行或一列：drop函数【知识点】用法： DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...因此删除columns时要指定axis=1； index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe...因此，删除行列有两种方式： 1）labels=None,axis=0的组合 2）index或columns直接指定要删除的行或列【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas

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Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情

Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 ---- 目录 Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情前言环境基础函数的使用 drop...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- drop...编码测试这里先创建一个测试数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣', '赵飞燕',...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣', '赵飞燕',

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Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解

Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 ---- 目录 Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解前言...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- drop_duplicates...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣', '赵飞燕',...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣', '赵飞燕',...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣', '赵飞燕',

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pandas dataframe apply 传入外部参数 args

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