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假设我有两个数据帧:pd1
和 pd2
pd1 =
A B C
1 hello foo hello
2 foo bar hello
3 world bar world
4 world bar world
和
pd2 =
A B C
1 8 0 3
2 8 5 2
3 4 7 0
4 4 1 3
并说我想做一些事情,比如创建具有以下结果的第三个数据框
A B C
1 hello;8 foo;0 hello;3
2 foo;8 bar;5 hello;2
3 world;4 bar;7 world;2
4 world;4 bar;1 world;0
虽然我可以遍历每个位置、索引两个数据帧并将结果连接到第三个数据帧,但我想知道我是否可以做得更好。
正在阅读 applymap
我想知道是否有类似的方法来定义和应用适用于成对数据帧的运算符。例如,对于上面的问题,我可以定义以下运算符:
def f(x,y):
return str(x) + ';' + str(y)
其中 f(x,y)
是一个按元素操作的函数。
这个想法可以扩展到多个数据帧(超过 2 个)。 Pandas 中是否有任何支持定义此类多数据帧运算符的内容?
最佳答案
你已经可以做到这一点,只需使用 applymap 进行字符串化; '+' 连接
In [14]: df1.applymap(str) + df2.applymap(lambda x: ';%s' % x)
Out[14]:
A
0 0;0
1 1;2
2 2;4
3 3;6
4 4;8
可能不是很有效,也许你应该只创建你想要的列,然后用 ';' 的 sep 来创建 to_csv?
关于python - 定义适用于多个数据帧的运算符,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15982536/
Or 运算符 对两个表达式进行逻辑“或”运算。 result = expression1 Or expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1 任意
Not 运算符 对表达式执行逻辑非运算。 result = Not expression 参数 result 任意数值变量。 expression 任意表达式。 说明 下表显示如何
Is 运算符 比较两个对象引用变量。 result = object1 Is object2 参数 result 任意数值变量。 object1 任意对象名。 object2 任意
\ 运算符 两个数相除并返回以整数形式表示的结果。 result = number1\number2 参数 result 任意数值变量。 number1 任意数值表达式。 numbe
And 运算符 对两个表达式进行逻辑“与”运算。 result = expression1 And expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1
运算符(+) 计算两个数之和。 result = expression1 + expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1 任意表达式。 exp
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Xor 运算符 对两个表达式进行逻辑“异或”运算。 result = expression1 Xor expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1
Mod 运算符 两个数值相除并返回其余数。 result = number1 Mod number2 参数 result 任意数值变量。 number1 任意数值表达式。 numbe
Imp 运算符 对两个表达式进行逻辑蕴涵运算。 result = expression1 Imp expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1 任
Eqv 运算符 执行两个表达式的逻辑等价运算。 result = expression1 Eqv expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1 任
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