原文:【python pandas】對空的DataFrame使用apply函數,返回DataFrame類型

報錯信息 ValueError: Wrong number of items passed , placement implies 解決方案 首先需要判明pandas的版本是什么,不同的版本擁有不同的解決方案,或者直接去看本地pandas源碼中的對於參數的解釋也可以。因為在最開始的時候,我直接去百度搜索pandas apply,其實前面幾個都是舊版本的,根據舊版本的可能會出現錯誤。 apply中有 ...

2020-02-04 10:49 0 1748 推薦指數:

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pandas DataFrame apply()函數(1)

之前已經寫過pandas DataFrame applymap()函數 還有pandas數組(pandas Series)-(5)apply方法自定義函數 pandas DataFrame 的 applymap() 函數pandas Series 的 apply() 方法,都是對整個對象上個 ...

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

上一篇pandas DataFrame apply()函數(1)說了如何通過apply函數DataFrame進行轉換,得到一個新的DataFrame. 這篇介紹DataFrame apply()函數的另一個用法,得到一個新的pandas Series: apply()中的函數接收的參數為一行 ...

Sun Jul 29 22:18:00 CST 2018 0 6174
PythonPandas應用函數(apply),將多個值返回Pandas dataframe中的行

處理數據中總是會遇到這種需求,對一列數據處理用自定義的函數處理后,會有多個返回值,需要創建新的列來存儲新生成的返回值; 搜索中發現了留住的方法,返回pd.Series格式;或者生成列表,但是生成列表的方法,我一直試驗不成功,后續還要再多一些嘗試; 謝謝樓主的分享: https ...

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

python--PandasDataFrame基本函數(略全) pandas里的dataframe數據結構常用函數。 構造函數 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])構造數據框 屬性和數據 方法描述 Axesindex ...

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

Pandas是基於NumPy 的一種工具,該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標准的數據模型,提供了高效地操作大型數據集所需的工具。Pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現,它是使Python成為強大而高效的數據分析環境 ...

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

Pandas是基於NumPy 的一種工具,該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標准的數據模型,提供了高效地操作大型數據集所需的工具。Pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現,它是使Python成為強大而高效的數據分析環境 ...

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

Pandas是基於NumPy 的一種工具,該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標准的數據模型,提供了高效地操作大型數據集所需的工具。Pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現,它是使Python成為強大而高效的數據分析環境 ...

Fri Jun 04 18:42:00 CST 2021 0 1030
DataFrame中groupby與apply函數使用

在對data進行groupby后,並不能直接使用,后面可以跟可以用agg函數apply函數 groupby和apply函數結合 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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