python中pandas操作apply返回多列的实现
作者：xiaozheng123121
本文主要介绍了python中pandas操作apply返回多列的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
我们可以用DataFrame的apply函数实现对多列，多行的操作。
需要记住的是，参数axis设为1是对列进行操作，参数axis设为0是对行操作。默认是对行操作。
apply 返回多列
# height = [70, 90, 100, 120, 140, 160, 180, 200，220，240， 260] # 长度为 11 # df.shape (1000, 11) # 对df的每一行的每一个元素操作，然后再返回多列 #----------返回多列----------------- df = df.apply(lambda x: pd.Series([math.atan(i[0]/(i[1])*180/math.pi for i in zip(height, x)]).astype(float), axis=1) .rename(columns=dict(zip(list(range(0, 11)), df.columns))) #df['slope'] = df_10min.apply(lambda x: math.atan(210 / (x['ws_260'] - x['ws_50'] + 1e-7))*180/math.pi, axis=1)
import pandas as pd
df_tmp = pd.DataFrame([
{"a":"data1", "cnt":100},{"a":"data2", "cnt":200},
])
df_tmp
a cnt
data1 100
data2 200
方法一：使用apply 的参数result_type 来处理
def formatrow(row):
a = row["a"] + str(row["cnt"])
b = str(row["cnt"]) + row["a"]
return a, b
df_tmp[["fomat1", "format2"]] = df_tmp.apply(formatrow, axis=1, result_type="expand")
df_tmp
a cnt fomat1 format2
data1 100 data1100 100data1
data2 200 data2200 200data2
方法一：使用zip打包返回结果来处理
df_tmp["fomat1-1"], df_tmp["format2-2"] = zip(*df_tmp.apply(formatrow, axis=1))
df_tmp
a cnt fomat1 format2 fomat1-1 format2-2
data1 100 data1100 100data1 data1100 100data1
data2 200 data2200 200data2 data2200 200data2生成新列
现在有如下一个DataFrame：
np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,2), columns=['A', 'B'])
df
>>>
A B
0 1.624345 -0.611756
1 -0.528172 -1.072969
2 0.865408 -2.301539
3 1.744812 -0.761207
对A, B两列操作，生成C列, 其中C是字符串，由A ± B组成。下面看一下结果就明白了。
df['C'] = df.apply(lambda x: '{:.2f}±{:.2f}'.format(x['A'], x['B']), axis=1)
看一下效果
A B C
0 1.624345 -0.611756 1.62±-0.61
1 -0.528172 -1.072969 -0.53±-1.07
2 0.865408 -2.301539 0.87±-2.30
3 1.744812 -0.761207 1.74±-0.76
多行操作举例
同理可以作用在多行上。
# 对第 10 行进行操作，基于第2、3两行
df.loc[10] = df.apply(lambda x: '{:.2f}±{:.2f}'.format(x[2], x[3]) )
看一下实现的效果
A B
0 1.624345 -0.611756
1 -0.528172 -1.072969
2 0.865408 -2.301539
3 1.744812 -0.761207
10 0.87±1.74 -2.30±-0.76
参考链接
[1] pandas的DataFrame使用apply实现对多列，多行操作 2021.12
[2] pandas 的apply返回多列，并赋值 2020.4
到此这篇关于python中pandas操作apply返回多列的实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas apply返回多列内容请搜索脚本之家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脚本之家！