热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

Python|Pandas.apply()

Python|Pandas.apply()原文:https:

Python | Pandas.apply()

原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-apply/

Pandas.apply 允许用户传递一个函数,并将其应用于 Pandas 系列的每个值。这对熊猫图书馆来说是一个巨大的进步,因为这个功能有助于根据所需的条件分离数据,从而有效地用于数据科学和机器学习。

安装:
使用终端上的以下命令将 Pandas 模块导入 python 文件:

pip install pandas

要读取 csv 文件并将其压缩成 pandas 系列,可使用以下命令:

import pandas as pd
s = pd.read_csv("stock.csv", squeeze=True)

语法:

s.apply(func, convert_dtype=True, args=())

参数:

功能:。apply 接受一个函数,并将其应用于 pandas 系列的所有值。
convert_dtype: 根据函数的操作转换 dtype。
args=(): 要传递给函数而不是序列的附加参数。
应用功能/操作后返回类型:熊猫系列。

数据集点击这里下载。

示例#1:

下面的示例传递一个函数,检查序列中每个元素的值,并相应地返回低、正常或高。

import pandas as pd
# reading csv
s = pd.read_csv("stock.csv", squeeze = True)
# defining function to check price
def fun(num):
    if num<200:
        return "Low"
    elif num>= 200 and num<400:
        return "Normal"
    else:
        return "High"
# passing function to apply and storing returned series in new
new = s.apply(fun)
# printing first 3 element
print(new.head(3))
# printing elements somewhere near the middle of series
print(new[1400], new[1500], new[1600])
# printing last 3 elements
print(new.tail(3))

输出:

例 2:

在下面的示例中,在中创建了一个临时匿名函数。使用 lambda 应用自身。它将序列中的每个值加 5,并返回一个新的序列。

import pandas as pd
s = pd.read_csv("stock.csv", squeeze = True)
# adding 5 to each value
new = s.apply(lambda num : num + 5)
# printing first 5 elements of old and new series
print(s.head(), '\n', new.head())
# printing last 5 elements of old and new series
print('\n\n', s.tail(), '\n', new.tail())

输出:

0 50.12
1 54.10
2 54.65
3 52.38
4 52.95
Name: Stock Price, dtype: float64
0 55.12
1 59.10
2 59.65
3 57.38
4 57.95
Name: Stock Price, dtype: float64
3007 772.88
3008 771.07
3009 773.18
3010 771.61
3011 782.22
Name: Stock Price, dtype: float64
3007 777.88
3008 776.07
3009 778.18
3010 776.61
3011 787.22
Name: Stock Price, dtype: float64

正如观察到的,新值=旧值+ 5


推荐阅读
  • Python处理Word文档的高效技巧
    本文详细介绍了如何使用Python处理Word文档,涵盖从基础操作到高级功能的各种技巧。我们将探讨如何生成文档、定义样式、提取表格数据以及处理超链接和图片等内容。 ... [详细]
  • 本文详细介绍如何使用Python进行配置文件的读写操作,涵盖常见的配置文件格式(如INI、JSON、TOML和YAML),并提供具体的代码示例。 ... [详细]
  • 1.如何在运行状态查看源代码?查看函数的源代码,我们通常会使用IDE来完成。比如在PyCharm中,你可以Ctrl+鼠标点击进入函数的源代码。那如果没有IDE呢?当我们想使用一个函 ... [详细]
  • Python自动化处理:从Word文档提取内容并生成带水印的PDF
    本文介绍如何利用Python实现从特定网站下载Word文档,去除水印并添加自定义水印,最终将文档转换为PDF格式。该方法适用于批量处理和自动化需求。 ... [详细]
  • 掌握远程执行Linux脚本和命令的技巧
    本文将详细介绍如何利用Python的Paramiko库实现远程执行Linux脚本和命令,帮助读者快速掌握这一实用技能。通过具体的示例和详尽的解释,让初学者也能轻松上手。 ... [详细]
  • 根据最新发布的《互联网人才趋势报告》,尽管大量IT从业者已转向Python开发,但随着人工智能和大数据领域的迅猛发展,仍存在巨大的人才缺口。本文将详细介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序,并提供完整的代码示例。 ... [详细]
  • 本文介绍如何使用 Python 的 xlrd 库读取 Excel 文件,并将其数据处理后存储到数据库中。通过实际案例,详细讲解了文件路径、合并单元格处理等常见问题。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何利用Python进行批量图片尺寸调整,包括放大和等比例缩放。文中提供了详细的代码示例,并解释了每个步骤的具体实现方法。 ... [详细]
  • 本文介绍了在安装或运行 Python 项目时遇到的 'ModuleNotFoundError: No module named setuptools_rust' 错误,并提供了解决方案。 ... [详细]
  • 本文详细解析了Python中的os和sys模块,介绍了它们的功能、常用方法及其在实际编程中的应用。 ... [详细]
  • 离线环境下的Python及其第三方库安装指南
    在项目开发中,有时会遇到电脑只能连接内网或完全无法联网的情况。本文将详细介绍如何在这种环境下安装Python及其所需的第三方库,确保开发工作的顺利进行。 ... [详细]
  • 本文探讨了如何在给定整数N的情况下,找到两个不同的整数a和b,使得它们的和最大,并且满足特定的数学条件。 ... [详细]
  • 在学习网页爬虫时,使用Selenium进行自动化操作。初次安装selenium模块后,第二天运行代码时遇到了ImportError:无法从'selenium'导入名称'webdriver'。本文将详细解释该问题的原因及解决方案。 ... [详细]
  • Python 异步编程:ASGI 服务器与框架详解
    自 Python 3.5 引入 async/await 语法以来,异步编程迅速崛起,吸引了大量开发者的关注。本文将深入探讨 ASGI(异步服务器网关接口)及其在现代 Python Web 开发中的应用,介绍主流的 ASGI 服务器和框架。 ... [详细]
  • 解决Anaconda安装TensorFlow时遇到的TensorBoard版本问题
    本文介绍了在使用Anaconda安装TensorFlow时遇到的“Could not find a version that satisfies the requirement tensorboard”错误,并提供详细的解决方案,包括创建虚拟环境和配置PyCharm项目。 ... [详细]
author-avatar
帅宁
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有