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。
