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.

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) 

运行结果如下:

另外Series类型也有apply函数,用法示例如下:

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) 

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脚本之家。

02-04 03:19