pandas 使用apply同時處理兩列資料

阿新 • • 發佈：2019-01-07

df = pd.DataFrame ({'a' : np.random.randn(6),
             'b' : ['foo', 'bar'] * 3,
             'c' : np.random.randn(6)})

def my_test(a, b):
    return a + b

df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1)
print df

多的不說，看了程式碼就懂了

pandas 使用apply同時處理兩列資料

df = pd.DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), 'b' : ['foo', 'bar'] * 3, 'c' : np.random.randn(6)}) def my_test(

pandas-同時處理兩行數據

同時 item lambda ply ont one spa def ID pandas-同時處理兩行數據假設數據集data如下所示：如果我們想要將user_id 和 item_id兩列進行對應元素相加的操作，該怎麽辦呢？顯然我們先定義一個加法函數，然後使用ap

spark streaming 同時處理兩個不同kafka叢集的資料

如題，總是不那麼完美，要處理的資料在兩個不同的kafka叢集裡面，日子得過，問題也得解決，我們建立兩個DStream,連線兩個不同的kafka叢集的不同topic,然後再把這兩個DStream union在一起處理，程式碼如下： package com.king

Excel中如何找出兩列資料中相同的資料，並且進行同行顯示

使用VLOOKUP方法即可。 =VLOOKUP(A2,Sheet1!B:C,1,0)的含義是：在sheet1工作表的B:C區域的首列中查詢等於a2的值，找到後，返回該區域的同行的值。最後的引數0表示精確查詢。比如：想要列2根據列1中的資料進行排序，把與列1相同的資料進行

如何將同一表的一列資料完全複製到另一列(兩列資料型別相同)

應該使用:update 表 set 列1=列2 我試用: /*從表中選取兩個欄位*//* 表TBLPRICELISTGROUPITEM中的欄位PGI_ITM_CODE是Unique Key */ -- 開啟遊標MyTestCursor：declare My

sql中對兩列資料進行運算作為新的列

select a1,a2,a1+a2 a,a1*a2 b,a1*1.0/a2 c from bb_sb 把a表的a1,a2列相加作為新列a，把a1,a2相乘作為新列b，注意：相除的時候得進行型別轉換處理，否則結果為0. select a.a1,b.b1,a.a1+b.b1

【python學習筆記】44：Series.apply()列資料批量處理,Series.str.extract()正則匹配

學習《Python3爬蟲、資料清洗與視覺化實戰》時自己的一些實踐。 Series.apply()列資料批量處理先將該列取出，形成Series物件，再呼叫apply()方法傳入用於處理的函式，這個過程就像map()一樣。 import pandas as pd # 各

Pandas apply函式同時對多列進行操作及groupby函式

DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds): 其中axis=0對行操作；axis=1代表對列操作 def

pandas對列資料進行處理，將Nan變為0，將str變為0

test.csv檔案內容: 1,2, 1,54 89,5 6,7,9 程式碼： import pandas as pd import numpy as np import re def f

easyui datagrid的列編輯，同時插入兩張表的資料進去

看圖說話。需求：插入兩張表，上面的表單是第一張表的內容，下面的兩個表格是第二張詳情表的內容，跟第一張表的id關聯第二張表有一個列是需要使用者手動填寫新增的。國際慣例，上程式碼 <div id="cc" class="easyui-layout" style

◮ R語言筆記(七): 利用Apply()函式在二維資料行、列上進行統計

這裡的二維資料可以是矩陣的形式也可以是資料框的形式，通過apply()函式的正確使用，可以在二位資料的行、列上進行自己想要的操作：例如：每一列/每一行的資料之和sum、中位數median、均值mean和方差var等； *******************

pandas布林表示式篩選表的列資料，注意多個條件需加括號

result[(result.CREATE_TIME > pd.to_datetime('2018-07')) & (result.CREATE_TIME < pd.to_datetime('2018-08'))] 如果要使用與（and），用符號&表示，如df.A&n

利用pandas計算DataFrame兩列日期相差秒數

import pandas as pd #先利用to_datetime轉換為時間格式，tm列的資料形式為'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' df['tm_1'] = pd.to_datetime(df['tm_1']) df['tm_2'] = pd.to_datetime(df[

Pandas DataFrame將多列資料一次性從object轉換為datetime

從CSV檔案中讀取資料後，很多日期型別資料為object。為了批量將這幾列轉換為datetime。怎麼做呢？一、找出df的列名中有“date”日期的列 datel=[] for x in df.columns.tolist(): if 'date' in x: d

pandas 篩選指定行或者列的資料

pandas主要的兩個資料結構是：series（相當於一行或一列資料結構和DataFrame（相當於多行多列的一個表格資料機構）。原文：https://www.cnblogs.com/gangandimami/p/8983323.html 1.重新索引：reindex和ix

用pandas或numpy處理資料中的空值（np.isnan()/pd.isnull()）

最近在做資料處理的時候，遇到個讓我欲仙欲死的問題，那就是資料中的空值該如何獲取。我的目的本來是獲取資料中的所有非零且非空值，然後再計算獲得到的所有資料計算均值，再用均值把0和空值填上。這個操作讓我意識到了i is None/np.isnan(i)/i.isnull()之間的差別，再此

Mysql條件判斷函式使用-選擇兩列中較大一列資料

今天看到了一道題，簡單講就是核心問題，表t中有兩列a，b，使用sql實現：當a>b時，選擇a列，否則選擇b列。之前工作中也遇到類似問題，需要使用Mysql條件判斷函式IF或者CASE。 IF函式的語法是：IF（expr,v1,v2），如果表示式expr是true（expr<>0

Mysql如何寫一個儲存過程，同時向兩張表裡插入資料，有入參

兩篇文章參考 https://www.cnblogs.com/phpper/p/7361841.html https://www.cnblogs.com/mark-chan/p/5384139.html 回答“： https://segment

pandas的兩種資料型別：Series和DataFrame

首先要明確pandas是做什麼的，在確定是如何做的，通過哪些方式去做的？ pandas是做什麼的？ Python Data Analysis Library 或 pandas 是基於NumPy 的一種工具，該工具是為了解決資料分析任務而建立的。Pandas 納入

pandas知識點（處理缺失資料）

pandas使用浮點值NaN表示浮點和非浮點陣列中的缺失資料： In [14]: string_data = Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) In [15]: string_data Out[15]: 0 aar

pandas 使用apply同時處理兩列資料

相關推薦