主要是DataFrame.apply函数的应用,如果设置轴参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理,如果轴为1则每次取一列。
如代码所示,判断如果城市名中含有荷兰国际集团(ing)字段且年份为2016,则新列测试值赋为1,否则为0。
进口numpy np 熊猫作为pd导入 data=https://www.yisu.com/zixun/{“城市”(“北京”、“上海”、“广州”,“深圳”、“杭州”、“重庆”), “年”(2016,2016,2015,2017,2016,2016]。 “人口”:[2100、2300、1000、700、500、500]} ?pd。DataFrame(数据,列=[‘年’,‘城市’,‘人’,‘债务’]) def函数(a, b): 如果a和b“ing”==2016: 返回1 其他: 返回0 打印(帧,' \ n ') ['测试']=帧。应用(λx:函数(x。城市,x.year),轴=1) 打印(帧)
另外系列类型也有申请函数,用法示例如下:
进口numpy np 熊猫作为pd导入 data=https://www.yisu.com/zixun/{“城市”(“北京”、“上海”、“广州”,“深圳”、“杭州”、“重庆”), “年”(2016,2016,2015,2017,2016,2016]。 “人口”:[2100、2300、1000、700、500、500]} ?pd。DataFrame(数据,列=[‘年’,‘城市’,‘人’,‘债务’]) 打印(帧,' \ n ') 帧[' panduan ']=frame.city。应用(λx: 1如果其他“ing”x 0) 打印(帧)
以上这篇熊猫DataFrame根据多列的值做判断,生成新的列值实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。