Pandas 데이터프레임의 여러 열에 함수 적용
상황은 다음과 같습니다. 함수와 데이터프레임이 정의되고, 목표는 데이터 프레임의 두 특정 열에 함수를 적용하여 새 열을 생성하는 것입니다. 그러나 함수와 함께 적용 메서드를 사용하려고 하면 오류가 발생합니다.
이 문제를 해결하려면 다음과 같은 여러 가지 접근 방식이 있습니다.
열 이름이 있는 람다 표현식
간결하고 읽기 쉬운 솔루션은 적용 내에서 람다 표현식을 사용하는 것입니다. 방법:
df['col_3'] = df.apply(lambda x: get_sublist(x.col_1, x.col_2), axis=1)
이 접근 방식은 숫자 인덱스 대신 열 이름을 직접 활용하므로 오류가 발생할 가능성이 적습니다.
예제 데이터 예시
예제 데이터를 고려하세요.
df = pd.DataFrame({'ID':['1', '2', '3'], 'col_1': [0, 2, 3], 'col_2':[1, 4, 5]}) mylist = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
이전 코드를 실행하면 새 코드가 생성됩니다. 원하는 결과가 포함된 열 col_3:
ID col_1 col_2 col_3 0 1 0 1 [a, b] 1 2 2 4 [c, d, e] 2 3 3 5 [d, e, f]
비표준 열 이름에 대한 대괄호
열 이름에 공백이 포함되거나 기존 데이터 프레임 속성과 일치하는 경우, 대괄호를 사용할 수 있습니다:
df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x['col 1'], x['col 2']), axis=1)
위 내용은 여러 Pandas Dataframe 열에 함수를 적용하고 새 열을 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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