问题标签 [pandas-apply]
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python - Pandas groupby and apply function to numeric columns
I'm trying to apply the shapiro-wilk test to my dataframe, which is split into groups based on two categorical variables:
This results in an error saying that it couldn't convert string to float. The only non-numeric columns in there are the two categories which I'm using to split the dataframe.
How do I fix it?
EDIT:
example data:
I want to get the shapiro statistic and a p value for each of the numeric columns without having to write all possible combinations of each category.
python - apply() 方法：通过第二列的总和对第一列进行归一化
我无法理解函数的工作原理：
（摘自：“Python 数据科学手册”，Jake VanderPlas，第 167 页）
返回这个：
对我来说，了解其工作原理的最佳方法是手动计算值。
有人可以解释如何手动到达“data1”列的第二个值：0.142857
是1/7吗？但是这些值从何而来？
谢谢！
python - 在熊猫中逐行应用具有滚动窗口的自定义函数
我有一个函数，我想在数据帧中逐行应用并输出一个带有结果的新列。通常这对于一个lambda函数来说很简单，或者.map()但我被卡住了，因为该函数需要一个带有窗口的滚动最小值/最大值，而 lambda 显然只会看到该行。
这是功能：
这是我的数据的样子：
有任何想法吗？
python - pandas df.apply 意外更改数据框
据我了解，pandas.DataFrame.apply 不会就地应用更改，我们应该使用它的返回对象来持久化任何更改。但是，我发现以下不一致的行为：
为了确保原始 df 保持不变，让我们应用一个虚拟函数：
这表现如预期。但是，如果我们修改初始化此 df 的方式， foo 将应用更改：
我还注意到，如果列 dtypes 不是“对象”类型，则上述内容不正确。为什么 apply() 在这两种情况下表现不同？
蟒蛇：3.6.5
熊猫：0.23.1
python - 当单元格包含列表时，熊猫适用
我有DataFrame一列包含列表作为单元格内容，如下所示：
我想对 的每个元素进行一些转换col_lists，例如：
使用此数据框，这可以按我的预期工作，但是，当我将相同的代码应用于其他数据框时，我得到了一个奇怪的结果——对于每一行，该列仅包含列表的第一个元素：
我有两个问题：
(1) 这里发生了什么？为什么我得到正确的结果df，但不是df2？
(2) 如何正确地将一些转换应用于 a 中的列表DataFrame？
python - 在二级索引中应用新行
我有一个看起来像这样的数据框：
本质上是垂直的两级索引。第一层是产品，第二层是收入或成本。
我想在收入和成本（简称收入 - 成本）下的所有产品中添加一个利润行。甚至是该产品的平均收入等。但是，经过大量的应用实验后，我似乎无法让它与多层次一起使用。
这怎么可能实现？
pandas - 连接多行熊猫中多列的字符串？
我有两个日期框架如下：
现在我已经合并了两个框架，如下所示：
我想分组
但我希望输出看起来像这样：
我如何实现这一目标？我基本上需要弄清楚如何 .apply(','.join) 一起为多个列？
pandas - 将 np.random.rand 应用于组 - 优化问题
需要优化在计算期间将执行数万次的单行代码，因此时间成为一个问题。看似简单，实则卡住了。
该行是：
所以我想为每个组分配相同的随机数并“取消分组”。由于使用此实现多次调用 rand()，因此代码非常无效。
有人可以帮助向量化吗？
python - 如何在没有 lambda 的行上使用 pandas 应用函数？
我不太了解该apply功能是如何工作的。这是我的代码，它工作正常：
但我想在不使用 lambda 函数的情况下做同样的事情。我试过这个：
和这个
但没有一个有效。
你能告诉我如何在不使用 lambda 函数的情况下使用我的函数吗？
一个精度：我想使用复杂的功能，所以
不会工作。
我知道解决方案
但我不喜欢它：如果不查看函数（apply ligne 中没有参数）就无法理解应用了什么+函数很丑：函数不是通用的并且与 row.a 和 row.b 相关联
结论：目前最好的解决方案似乎是
如果不对复杂函数使用 lambda 并使用良好的编码实践，似乎不可能做到这一点
python - 使用 Pandas 中的字典从两列创建新列
我想为分组列的每一组创建一个基于组和阈值的列，以便从另一列截断。
数据框如下：
所以我创建了一个基于“identif”列的每一组的字典：
所以我的目标是根据以下条件创建一个新列，比如“chk”：
如果“identif”列与字典“md”中的键匹配，并且该键的值大于“myvalue”列中的相应值，那么我将得到 1，否则为 0。
但是，我正在尝试找到一种使用 map/groupby/apply 创建新输出数据框的好方法。我现在正在使用如下函数做一个非常低效的方法（这在百万行的真实数据上花费了大量时间）：
通过以下调用获取输出：
所以我的输出将是：
这可行，但效率极低，并且希望有更好的方法来做到这一点。