原文:【python pandas】对空的DataFrame使用apply函数,返回DataFrame类型

报错信息 ValueError: Wrong number of items passed , placement implies 解决方案 首先需要判明pandas的版本是什么,不同的版本拥有不同的解决方案,或者直接去看本地pandas源码中的对于参数的解释也可以。因为在最开始的时候,我直接去百度搜索pandas apply,其实前面几个都是旧版本的,根据旧版本的可能会出现错误。 apply中有 ...

2020-02-04 10:49 0 1748 推荐指数:

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pandas DataFrame apply()函数(1)

之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个 ...

Sun Jul 29 22:18:00 CST 2018 0 13614
pandas DataFrame apply()函数(2)

上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行 ...

Sun Jul 29 22:18:00 CST 2018 0 6174
PythonPandas应用函数(apply),将多个值返回Pandas dataframe中的行

处理数据中总是会遇到这种需求,对一列数据处理用自定义的函数处理后,会有多个返回值,需要创建新的列来存储新生成的返回值; 搜索中发现了留住的方法,返回pd.Series格式;或者生成列表,但是生成列表的方法,我一直试验不成功,后续还要再多一些尝试; 谢谢楼主的分享: https ...

Thu Dec 13 08:44:00 CST 2018 0 5393
python - PandasDataFrame基本函数

python--PandasDataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex ...

Wed Mar 04 02:05:00 CST 2020 0 5812
Python Pandas pandas.DataFrame.to_sql函数方法的使用

Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境 ...

Sat Feb 29 05:13:00 CST 2020 0 4222
Python Pandas pandas.DataFrame.join函数方法的使用

Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境 ...

Mon May 31 17:30:00 CST 2021 0 209
Python Pandas pandas.DataFrame.to_html函数方法的使用

Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境 ...

Fri Jun 04 18:42:00 CST 2021 0 1030
DataFrame中groupby与apply函数使用

在对data进行groupby后,并不能直接使用,后面可以跟可以用agg函数apply函数 groupby和apply函数结合 def cal_rets(x): x['xxx'] = (x['f_nav_unit']/x['f_nav_unit'].shift ...

Wed Oct 30 23:07:00 CST 2019 0 1143
 
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