pandas apply使用多列计算生成新的列实现示例
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:
importpandasaspd 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
data["x1"]=data[["a","b"]].apply(lambdax: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
到此这篇关于pandasapply使用多列计算生成新的列实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pandasapply多列计算生成新的列内容请搜索毛票票以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持毛票票!
声明:本文内容来源于网络,版权归原作者所有,内容由互联网用户自发贡献自行上传,本网站不拥有所有权,未作人工编辑处理,也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容,欢迎发送邮件至:czq8825#qq.com(发邮件时,请将#更换为@)进行举报,并提供相关证据,一经查实,本站将立刻删除涉嫌侵权内容。