环境:python3.6.4 + pandas 0.22
主要是dataframe.apply函数的应用,如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出dataframe的一行来做处理,如果axis为1则每次取一列。
如代码所示,判断如果城市名中含有ing字段且年份为2016,则新列test值赋为1,否则为0.
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import numpy as np
import pandas as pd
data = { 'city' : [ 'beijing' , 'shanghai' , 'guangzhou' , 'shenzhen' , 'hangzhou' , 'chongqing' ],
'year' : [ 2016 , 2016 , 2015 , 2017 , 2016 , 2016 ],
'population' : [ 2100 , 2300 , 1000 , 700 , 500 , 500 ]}
frame = pd.dataframe(data, columns = [ 'year' , 'city' , 'population' , 'debt' ])
def function(a, b):
if 'ing' in a and b = = 2016 :
return 1
else :
return 0
print (frame, '\n' )
frame[ 'test' ] = frame. apply ( lambda x: function(x.city, x.year), axis = 1 )
print (frame)
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运行结果如下:
另外series类型也有apply函数,用法示例如下:
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import numpy as np
import pandas as pd
data = { 'city' : [ 'beijing' , 'shanghai' , 'guangzhou' , 'shenzhen' , 'hangzhou' , 'chongqing' ],
'year' : [ 2016 , 2016 , 2015 , 2017 , 2016 , 2016 ],
'population' : [ 2100 , 2300 , 1000 , 700 , 500 , 500 ]}
frame = pd.dataframe(data, columns = [ 'year' , 'city' , 'population' , 'debt' ])
print (frame, '\n' )
frame[ 'panduan' ] = frame.city. apply ( lambda x: 1 if 'ing' in x else 0 )
print (frame)
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运行结果如下:
以上这篇pandas 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服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_30565883/article/details/79464266