pandas.DataFrame.apply() có thể được sử dụng với python lambda để thực thi biểu thức. Một hàm lambda trong python là một hàm ẩn danh nhỏ có thể nhận bất kỳ số lượng đối số nào và thực thi một biểu thức. có thể được sử dụng với python lambda để thực thi biểu thức. Một hàm lambda trong python là một hàm ẩn danh nhỏ có thể nhận bất kỳ số lượng đối số nào và thực thi một biểu thức. có thể được sử dụng với python lambda để thực thi biểu thức. Một hàm lambda trong python là một hàm ẩn danh nhỏ có thể nhận bất kỳ số lượng đối số nào và thực thi một biểu thức. Show
Nội dung chính
Nội dung chính
Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách sử dụng một gấu trúc DataFrame.apply () với lambda bằng các ví dụ. biểu thức lambda được sử dụng để xây dựng các hàm ẩn danh. Bạn có thể tạo một cái bằng cách sử dụng lambda từ khóa.lambda từ khóa.lambda từ khóa.
1. Ví dụ nhanh về gấu trúc Áp dụng với LambdaTrong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách sử dụng một gấu trúc DataFrame.apply () với lambda bằng các ví dụ. biểu thức lambda được sử dụng để xây dựng các hàm ẩn danh. Bạn có thể tạo một cái bằng cách sử dụng lambda từ khóa.lambda từ khóa. # Below are quick examples # apply a lambda function to each column df2 = df.apply(lambda x : x + 10) # Using Dataframe.apply() and lambda function df["A"] = df["A"].apply(lambda x: x-2) # Apply function NumPy.square() to square the values of two rows #'A'and'B df2 = df.apply(lambda x: np.square(x) if x.name in ['A','B'] else x) # Using DataFrame.map() to Single Column df['A'] = df['A'].map(lambda A: A/2.) # Using DataFrame.assign() and Lambda df2 = df.assign(B=lambda df: df.B/2) 2. Cú pháp DataFrame.apply ()Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách sử dụng một gấu trúc DataFrame.apply () với lambda bằng các ví dụ. biểu thức lambda được sử dụng để xây dựng các hàm ẩn danh. Bạn có thể tạo một cái bằng cách sử dụng lambda từ khóa.DataFrame.apply() phương pháp. func param được sử dụng với biểu thức lambda. DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs) 3. gấu trúc Áp dụng với Lambda cho tất cả các cộtDataFrame.apply() phương pháp. func param được sử dụng với biểu thức lambda.A, Bvà C. import pandas as pd import numpy as np data = [(3,5,7), (2,4,6),(5,8,9)] df = pd.DataFrame(data, columns = ['A','B','C']) print(df) 5. Sử dụng pandas.DataFrame.map () với Lambda thành Cột đơn 6. DataFrame.assign () để áp dụng hàm Lambda3. gấu trúc Áp dụng với Lambda cho tất cả các cột4. Áp dụng biểu thức Lambda cho một cột # apply a lambda function to each column df2 = df.apply(lambda x : x + 10) print(df2) 5. Sử dụng pandas.DataFrame.map () với Lambda thành Cột đơn
A B C
0 13 15 17
1 12 14 16
2 15 18 19
4. Áp dụng biểu thức Lambda cho một cột5. Sử dụng pandas.DataFrame.map () với Lambda thành Cột đơndf[“A”]=df[“A”].apply(lambda x:x-2). # Using Dataframe.apply() and lambda function df["A"] = df["A"].apply(lambda x: x-2) print(df) 5. Sử dụng pandas.DataFrame.map () với Lambda thành Cột đơn A B C 0 1 5 7 1 0 4 6 2 3 8 9 6. DataFrame.assign () để áp dụng hàm Lambda 5. Sử dụng pandas.DataFrame.map () với Lambda thành Cột đơn6. DataFrame.assign () để áp dụng hàm Lambdamap() phương pháp. # Using DataFrame.map() to Single Column df['A'] = df['A'].map(lambda A: A/2.) print(df) 5. Sử dụng pandas.DataFrame.map () với Lambda thành Cột đơn
A B C
0 1.5 5 7
1 1.0 4 6
2 2.5 8 9
6. DataFrame.assign () để áp dụng hàm Lambda7. Nhiều cột bằng cách sử dụng hàm NumPy.square () và Lambdaassign() lambda DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs)0 5. Sử dụng pandas.DataFrame.map () với Lambda thành Cột đơn 6. DataFrame.assign () để áp dụng hàm Lambda7. Nhiều cột bằng cách sử dụng hàm NumPy.square () và LambdaSự kết luận DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs)2 5. Sử dụng pandas.DataFrame.map () với Lambda thành Cột đơn DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs)3 Sự kết luậnCũng đọclambda từ khóa. Người giới thiệu Cũng đọcNgười giới thiệu |
