pandas 使用apply同时处理两列数据
2017-10-17 21:23
621 查看
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多的不说，看了代码就懂了
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- pandas 使用apply同时处理两列数据的方法
- 使用python处理地理数据：Geopandas
- 使用pandas处理数据并绘图的例子
- 使用Pandas处理大型数据—节省90%内存的建议
- 处理淘宝双11数据，使用pandas库快速切分海量csv文件
- pandas io tools（使用python处理数据时候经常用到）读csv，TXT
- 使用pandas对矢量化数据进行替换处理
- 微软BI 之SSIS 系列 - 使用 Multicast Task 将数据同时写入多个目标表，以及写入Audit 与增量处理信息
- pandas使用大全--数据与处理
- 读取csv文件并使用pandas.Series.apply进行处理时，对header=？的处理
- pandas io tools（使用python处理数据时候经常用到）
- 使用pandas对矢量化数据进行替换处理的方法
- 使用Python Pandas处理亿级数据
- 使用Python Pandas处理亿级数据
- 使用Pandas对数据进行处理
- 使用Python Pandas处理亿级数据
- [置顶] 【python 处理亿级数据】使用 Pandas 处理亿级数据
- 使用Python Pandas处理亿级数据
- 使用Python Pandas处理亿级数据
- 人工智能：python 实现 第十一章，使用Pandas处理时间序列数据