Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Memohon Fungsi pada Lajur DataFrame Tunggal Menggunakan `apply()`?

Bagaimana untuk Memohon Fungsi pada Lajur DataFrame Tunggal Menggunakan `apply()`?

DDD
Lepaskan: 2024-11-28 17:25:12
asal
267 orang telah melayarinya

How to Apply a Function to a Single DataFrame Column Using `apply()`?

Cara Menggunakan Fungsi pada Lajur Tunggal Menggunakan apply() untuk Manipulasi Bingkai Data Berfokus

Bekerja dengan berbilang lajur dalam bingkai data panda boleh menjadi rumit, terutamanya apabila anda perlu melakukan operasi khusus pada lajur individu. Fungsi apply() ialah alat berkuasa yang membolehkan anda menggunakan fungsi pada setiap elemen lajur bingkai data, membolehkan anda mengubah suai nilai lajur secara selektif.

Dalam kes anda, anda mahu menukar nilai hanya lajur pertama, meninggalkan lajur lain tidak terjejas. Untuk mencapai ini menggunakan apply():

  1. Kenal pasti lajur yang ingin anda ubah suai. Dalam contoh anda, ia ialah lajur pertama, yang biasanya dirujuk sebagai 'a'.
  2. Gunakan fungsi apply() pada lajur yang dipilih: df['a'].apply(function)
  3. Tentukan fungsi lambda untuk menggunakan transformasi yang diingini. Fungsi lambda ialah fungsi tanpa nama ringkas yang menjalankan operasi pada satu nilai.
  4. Dalam fungsi lambda anda, gunakan x sebagai hujah untuk mewakili setiap elemen lajur 'a'. Gunakan operasi yang anda inginkan pada x, yang menambah nilai sebanyak 1 dalam kes anda: x 1

Begini rupa kod anda:

df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x + 1)
Salin selepas log masuk

Dengan menggunakan kaedah ini , anda boleh mengubah nilai lajur 'a' secara selektif tanpa menjejaskan mana-mana lajur lain dalam bingkai data anda.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memohon Fungsi pada Lajur DataFrame Tunggal Menggunakan `apply()`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan