Python中文
首页
教程
问答
标签
搜索
登录
注册
如何有效地将元组同时应用于pandas数据帧中的多个列
回答此问题可获得
20
贡献值,回答如果被采纳可获得
50
分。
<p>我可以让它工作</p> <pre><code>df['col_A'] = df.apply(lambda x: getSingleValue(x['col_X']), axis=1) </code></pre> <p>当我的函数返回元组时</p> ^{pr2}$ <p>但是,我需要知道是否有一种方法可以使用一个函数调用将元组输出<code>getaTuple()</code>应用到数据帧的多个列,而不是为我设置的每一列多次调用<code>getaTuple</code>。在</p> <p>下面是一个输入和输出的示例</p> <pre><code>df = pd.DataFrame(["testString_1", "testString_2", "testString_3"], columns=['column_X']) def getaTuple(string): return tuple(string.split("_")) In [3]: iwantthis Out[3]: col_X col_A col_B 0 testString_1 testString 1 1 testString_2 testString 2 2 testString_3 testString 3 </code></pre> <p>仅供参考,这类似于<a href="https://stackoverflow.com/questions/22086619/how-to-apply-a-function-to-multiple-columns-in-a-pandas-dataframe-at-one-time">how to apply a function to multiple columns in a pandas dataframe at one time</a> 但不是重复的,因为我需要将<code>col_X</code>作为输入传递给函数。在</p>
0 条评论
分类:
Python问答
请先
登录
后评论
默认排序
时间排序
1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>如果我没弄错你的问题,这应该行得通:</p> <pre><code>df[['col_A','col_B']] = df['col_X'].apply(getaTuple).apply(pd.Series) </code></pre>
请先
登录
后评论
针对此问题:
更多的回答
关注
89
关注
收藏
1
收藏,
216
浏览
网友 提问于 2天前
相关Python问题
如何提高Djang的410误差
1 回答
如何提高doc2vec模型中两个文档(句子)的余弦相似度?
4 回答
如何提高Docker的日志限制?|[输出已剪裁,达到日志限制100KiB/s]
3 回答
如何提高DQN的性能?
6 回答
如何提高EasyOCR的准确性/预测?
4 回答
如何提高Euler#39项目解决方案的效率?
2 回答
如何提高F1成绩进行分类
8 回答
如何提高FaceNet的准确性
5 回答
如何提高fft处理的精度?
4 回答
如何提高Fibonacci实现对大n的精度?
5 回答
如何提高Flask与psycopg2的连接时间
3 回答
如何提高FosterCauer变换的scipy.signal.invres()的数值稳定性?
2 回答
如何提高gae查询的性能?
6 回答
如何提高GANs用于时间序列预测/异常检测的结果
4 回答
如何提高gevent和tornado组合的性能?
3 回答
如何提高googleappengin请求日志的吞吐量
8 回答
如何提高googlevision文本识别的准确性
4 回答
如何提高groupby/apply效率
3 回答
如何提高Gunicorn中的请求率
3 回答
如何提高G中的文件编码转换
10 回答