Cách viết hàm cho dataframe trong python

Các đối tượng được truyền cho hàm là các đối tượng Sê-ri có chỉ mục là chỉ mục của Khung dữ liệu (axis=0) hoặc cột của Khung dữ liệu (axis=1). Theo mặc định (

>>> df.apply(np.sqrt)
     A    B
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0
2  2.0  3.0

Hàm áp dụng cho từng cột hoặc hàng

Trục dọc theo đó chức năng được áp dụng

• 0 hoặc 'chỉ mục'. áp dụng chức năng cho từng cột

• 1 hoặc 'cột'. áp dụng chức năng cho mỗi hàng

Xác định xem hàng hoặc cột có được truyền dưới dạng đối tượng Sê-ri hoặc ndarray không

• >>> df.apply(np.sqrt)
       A    B
  0  2.0  3.0
  1  2.0  3.0
  2  2.0  3.0
  

  1. chuyển từng hàng hoặc cột dưới dạng Sê-ri cho hàm

• >>> df.apply(np.sqrt)
       A    B
  0  2.0  3.0
  1  2.0  3.0
  2  2.0  3.0
  

  2. thay vào đó, chức năng được truyền sẽ nhận các đối tượng ndarray. Nếu bạn chỉ áp dụng chức năng giảm NumPy, điều này sẽ đạt được hiệu suất tốt hơn nhiều

Những điều này chỉ hành động khi axis=1 (cột)

• 'mở rộng'. kết quả giống như danh sách sẽ được chuyển thành cột

• 'giảm'. trả về một Sê-ri nếu có thể thay vì mở rộng các kết quả giống như danh sách. Điều này trái ngược với 'mở rộng'

• 'phát tin'. kết quả sẽ được phát tới hình dạng ban đầu của DataFrame, chỉ mục và cột ban đầu sẽ được giữ lại

Hành vi mặc định (Không có) phụ thuộc vào giá trị trả về của hàm được áp dụng. các kết quả giống như danh sách sẽ được trả về dưới dạng Chuỗi các kết quả đó. Tuy nhiên, nếu hàm áp dụng trả về một Sê-ri, chúng sẽ được mở rộng thành các cột

Đối số vị trí để chuyển đến func ngoài mảng/sê-ri

Các đối số từ khóa bổ sung để chuyển thành đối số từ khóa cho func

Kết quả của việc áp dụng

>>> df.apply(np.sqrt)
     A    B
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0
2  2.0  3.0

Xem thêm

Đối với các hoạt động theo nguyên tố

Chỉ thực hiện các thao tác loại tổng hợp

Chỉ thực hiện các thao tác chuyển loại

ghi chú

Các hàm thay đổi đối tượng được truyền có thể tạo ra lỗi hoặc hành vi không mong muốn và không được hỗ trợ. Xem để biết thêm chi tiết

ví dụ

>>> df = pd.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A', 'B'])
>>> df
   A  B
0  4  9
1  4  9
2  4  9

Sử dụng một hàm phổ quát numpy (trong trường hợp này giống như

>>> df.apply(np.sqrt)
     A    B
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0
2  2.0  3.0

>>> df.apply(np.sqrt)
     A    B
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0
2  2.0  3.0

Sử dụng chức năng giảm trên một trong hai trục

>>> df.apply(np.sum, axis=0)
A    12
B    27
dtype: int64

________số 8_______

Trả lại một danh sách giống như sẽ dẫn đến một chuỗi

>>> df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1)
0    [1, 2]
1    [1, 2]
2    [1, 2]
dtype: object

Vượt qua

>>> df.apply(np.sqrt)
     A    B
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0
2  2.0  3.0

>>> df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type='expand')
   0  1
0  1  2
1  1  2
2  1  2

Trả về một Sê-ri bên trong hàm tương tự như chuyển

>>> df.apply(np.sqrt)
     A    B
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0
2  2.0  3.0

>>> df.apply(lambda x: pd.Series([1, 2], index=['foo', 'bar']), axis=1)
   foo  bar
0    1    2
1    1    2
2    1    2

Việc vượt qua

>>> df.apply(np.sum, axis=0)
A    12
B    27
dtype: int64

Làm thế nào để áp dụng chức năng cho gấu trúc?

Làm cách nào để áp dụng hàm do người dùng xác định cho DataFrame trong Python?

DataFrame() trong Python là gì?