pandas apply使用多列计算生成新的列实现示例
这篇文章主要介绍了pandas apply使用多列计算生成新的列实现示例，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
在python数据分析中，有时需要根据多列数据生成中间结果，pandas给我们带来了很多方便，通常简短的代码可以实现一些高级功能，灵活掌握一些技巧可以事倍功半
pandas的apply方法用于对指定列的每个元素进行相同的操作，下面生成一个dataFrame用于演示：
1 2 3 4 5 6 7 | import pandas as pda=range(5)b=range(5,10)c=range(10,15)data=pd.DataFrame([a,b,c]).Tdata.columns=["a","b","c"]print(data) |
上面的代码生成的数据如下：
a b c
0 0 5 10
1 1 6 11
2 2 7 12
3 3 8 13
4 4 9 14
下面使用使用a,b两列相加生成x1列
1 | data["x1"]=data[["a","b"]].apply(lambda x:x["a"]+x["b"],axis=1) |
结果如下：
a b c x1
0 0 5 10 5
1 1 6 11 7
2 2 7 12 9
3 3 8 13 11
4 4 9 14 13
关键的参数是axis=1，指定计算的方向是行而不是列，默认是0，也就是按列进行计算
到此这篇关于pandas apply使用多列计算生成新的列实现示例的文章就介绍到这