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这篇CFSDN的博客文章pandas apply使用多列计算生成新的列实现示例由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
在python数据分析中,有时需要根据多列数据生成中间结果,pandas给我们带来了很多方便,通常简短的代码可以实现一些高级功能,灵活掌握一些技巧可以事倍功半 。
pandas的apply方法用于对指定列的每个元素进行相同的操作,下面生成一个dataFrame用于演示:
1
2
3
4
5
6
7
|
import
pandas as pd
a
=
range
(
5
)
b
=
range
(
5
,
10
)
c
=
range
(
10
,
15
)
data
=
pd.DataFrame([a,b,c]).T
data.columns
=
[
"a"
,
"b"
,
"c"
]
print
(data)
|
上面的代码生成的数据如下:
a b c 0 0 5 10 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 。
下面使用使用a,b两列相加生成x1列 。
1
|
data[
"x1"
]
=
data[[
"a"
,
"b"
]].
apply
(
lambda
x:x[
"a"
]
+
x[
"b"
],axis
=
1
)
|
结果如下:
a b c x1 0 0 5 10 5 1 1 6 11 7 2 2 7 12 9 3 3 8 13 11 4 4 9 14 13 。
关键的参数是axis=1,指定计算的方向是行而不是列,默认是0,也就是按列进行计算 。
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原文链接:https://blog.csdn.net/wolf1132/article/details/90543863 。
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