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我试图避免循环遍历数据帧,所以最近开始使用 .apply()。
但是我并不真正理解这种行为。我在下面有一个 super 简单的玩具示例。询问用户列中的每个水果是否都是苹果(它们都是苹果,所以每个答案都是 Y)。
import pandas as pd
df= pd.DataFrame({'fruit':['apple','apple', 'apple','apple', 'apple'],'result':['']*5})
df
fruit result
0 apple
1 apple
2 apple
3 apple
4 apple
设置一个 .apply()
函数来询问用户水果是否是苹果:
def check_fruit(row):
# get the current fruit in the row
current_fruit = row['fruit']
# print output for user
print('\n===============================================')
print('Is this an apple?')
print('===============================================\n')
print(f'Current Fruit: {current_fruit}\n')
# user input - they are asked if the displayed fruit
# is an apple or not and must enter y/n
choice = input('Please enter Y/N: ')
# if they choose yes
if (choice == 'Y' or choice == 'y'):
# add the word 'correct' to row column
row['result']=='Correct'
return row
# if they choose no
elif (choice == 'N' or choice == 'n'):
# add the word 'Incorrect' to row column
row['result']=='Incorrect'
return row
现在应用它 - 注意输出。为什么 apple 在数据框中只有 5 行时打印了 6 次?
df= df.apply(check_fruit,axis=1)
===============================================
Is this an apple?
===============================================
Current Fruit: apple
Please enter Y/N: y
===============================================
Is this an apple?
===============================================
Current Fruit: apple
Please enter Y/N: y
===============================================
Is this an apple?
===============================================
Current Fruit: apple
Please enter Y/N: y
===============================================
Is this an apple?
===============================================
Current Fruit: apple
Please enter Y/N: y
===============================================
Is this an apple?
===============================================
Current Fruit: apple
Please enter Y/N: y
===============================================
Is this an apple?
===============================================
Current Fruit: apple
Please enter Y/N: y
其次,为什么应用函数没有返回该行?应用该函数后,“结果”列仍然为空。
fruit result
0 apple
1 apple
2 apple
3 apple
4 apple
这可能是我所知道的非常明显的事情......
知道我哪里出错了吗?
(ps.我知道输入没有错误检查,现在只关注 .apply())
最佳答案
请参阅 pd.DataFrame.apply
的文档:
Notes
In the current implementation apply calls func twice on the first column/row to decide whether it can take a fast or slow code path. This can lead to unexpected behavior if func has side-effects, as they will take effect twice for the first column/row.
您的函数 check_fruit
确实有副作用,即要求用户进行一些输入,这种情况发生的次数超出您的预期。
通常,apply
和其他数据框函数旨在与以某种方式转换数据的函数一起使用,而不是与应用程序逻辑一起使用。在这种情况下,不显式写出循环不会给您带来任何特别的好处,因此您能做的最好的事情可能就是手动遍历每一行:
import pandas as pd
def check_fruit(row):
# ...
df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'apple', 'apple', 'apple', 'apple'],
'result': [''] * 5})
for row in df.iterrows():
check_fruit(row)
关于python - 试图理解 Pandas 中的 .apply(),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57527661/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!