[已解决]关于pandas的apply如何应用？谢谢

flyps

下面的代码，是求得df中所有的，每个数字的余数，而我并不想求得所有号码的余数，我希望，如，df.loc[0]余数为1，就跳过1行不操作，到df.loc[2]再操作求余，df.loc[2]余数为9，则跳过9行不操作，到df.loc[12]再操作求余。

import numpy as np
import pandas as pd

A = np.random.randint(0,100,100)
df = pd.DataFrame(A,columns=['a'])
df
'''
        a
0        41
1        79
2        49
3        2
4        51
...        ...
95        68
96        5
97        12
98        43
99        23
100 rows × 1 columns
'''


def calc(x):
    return x % 10
ex = df['a'].apply(calc)
ex
'''
0     1
1     9
2     9
3     2
4     1
     ..
95    8
96    5
97    2
98    3
99    3
Name: a, Length: 100, dtype: int64
'''

最佳答案

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louxinghao

2021-9-6 19:52:33

flyps 发表于 2021-9-6 21:34
我觉得我已经描述的很清楚了

看明白了

import numpy as np
import pandas as pd

A = np.random.randint(0,100,100)
df = pd.DataFrame(A,columns=['a'])

n = 0
def calc(x):
    global n
    if x != n:
        return None
    r = df.loc[x].a % 10
    n = x + r + 1
    return r

# 返回 nan 的就是不计算的
df['b'] = df.index.map(calc)

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louxinghao

flyps 发表于 2021-9-6 21:34
我觉得我已经描述的很清楚了

看明白了

import numpy as np
import pandas as pd

A = np.random.randint(0,100,100)
df = pd.DataFrame(A,columns=['a'])

n = 0
def calc(x):
    global n
    if x != n:
        return None
    r = df.loc[x].a % 10
    n = x + r + 1
    return r

# 返回 nan 的就是不计算的
df['b'] = df.index.map(calc)

suchocolate

得自己写函数了

import numpy as np
import pandas as pd


def test(df):
    row = 0   # 初始行0
    while row < 100:   # 行数大于99时结束函数
        r = df['a'][row] % 10   # 当前元素除10的余数
        print(r)
        row += (r + 1)   # 余数+1就是下次要看的行


if __name__ == "__main__":
    A = np.random.randint(0, 100, 100)
    df = pd.DataFrame(A, columns=['a'])
    test(df)

louxinghao

为什么跳过 9 之后就变成 12 再操作了，没明白

flyps

suchocolate 发表于 2021-9-6 20:41
得自己写函数了

谢谢，不过使用while循环，速度太慢，因为实际要操作的DataFrmae的行数可能有上百万行

flyps

louxinghao 发表于 2021-9-6 20:48
为什么跳过 9 之后就变成 12 再操作了，没明白

我觉得我已经描述的很清楚了

某一天

学习学习

suchocolate

flyps 发表于 2021-9-6 21:20
谢谢，不过使用while循环，速度太慢，因为实际要操作的DataFrmae的行数可能有上百万行

所以你想用啥？

louxinghao

flyps 发表于 2021-9-6 21:20
谢谢，不过使用while循环，速度太慢，因为实际要操作的DataFrmae的行数可能有上百万行

你想要的时效是多久呢，上百万行一个循环也没多久啊

阿奇_o

好像很简单的样子。。

In [7]: df
Out[7]: 
    a
0  10
1  21
2  33
3  41
4  55

In [8]: df.a.apply(lambda x: x if x%10 == 1 else x**2)  # 余数为1，则保持原值；余数不为1，则求计算该值的平方
Out[8]: 
0     100
1      21
2    1089
3      41
4    3025
Name: a, dtype: int64

In [9]: df.a.apply(lambda x: x if x%10 == 1 else x%10)   # 余数为1，则保持原值；余数不为1，则计算它对10的余数。
Out[9]: 
0     0
1    21
2     3
3    41
4     5
Name: a, dtype: int64

傻眼貓咪