将函数应用于 Pandas Dataframe 的多列
情况如下:定义了一个函数和一个 dataframe,并且目标是将函数应用于数据帧的两个特定列以生成新列。但是,尝试将 apply 方法与该函数一起使用会导致错误。
要解决此问题,有多种方法:
带有列名的 Lambda 表达式
一个简洁易读的解决方案是在 apply 中使用 lambda 表达式方法:
df['col_3'] = df.apply(lambda x: get_sublist(x.col_1, x.col_2), axis=1)
此方法直接使用列名而不是数字索引,从而不易出错。
带有示例数据的示例
考虑示例数据:
df = pd.DataFrame({'ID':['1', '2', '3'], 'col_1': [0, 2, 3], 'col_2':[1, 4, 5]}) mylist = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
运行前面的代码将生成一个新列, col_3,包含所需的结果:
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]
非标准列名称的方括号
如果列名称包含空格或与现有数据框属性匹配,则使用方括号可以使用:
df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x['col 1'], x['col 2']), axis=1)
以上是如何将函数应用于多个 Pandas Dataframe 列并创建新列?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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