Domande taggate «apply»

Una funzione per chiamare un'altra funzione con un elenco di argomenti.

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i panda creano una nuova colonna basata sui valori di altre colonne / applicano una funzione di più colonne, per quanto riguarda le righe
Voglio applicare la mia funzione personalizzata (che utilizza una scala if-else) per questi sei colonne ( ERI_Hispanic, ERI_AmerInd_AKNatv, ERI_Asian, ERI_Black_Afr.Amer, ERI_HI_PacIsl, ERI_White) in ogni riga della mia dataframe. Ho provato metodi diversi da altre domande ma non riesco ancora a trovare la risposta giusta al mio problema. Il pezzo critico …
316 python  pandas  numpy  apply 
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La famiglia di applicare R è più dello zucchero sintattico?
... per quanto riguarda i tempi di esecuzione e / o la memoria. Se ciò non è vero, dimostralo con uno snippet di codice. Si noti che l'accelerazione mediante vettorializzazione non conta. L'aumento di velocità deve venire da apply( tapply, sapply, ...) stesso.
152 r  apply 
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python panda: applica una funzione con argomenti a una serie
Voglio applicare una funzione con argomenti a una serie in python panda: x = my_series.apply(my_function, more_arguments_1) y = my_series.apply(my_function, more_arguments_2) ... La documentazione descrive il supporto per un metodo apply, ma non accetta alcun argomento. Esiste un metodo diverso che accetta argomenti? In alternativa, mi sto perdendo una semplice soluzione? …
147 python  pandas  apply 
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Restituisce più colonne da panda apply ()
Ho un panda dataframe, df_test. Contiene una colonna "size" che rappresenta la dimensione in byte. Ho calcolato KB, MB e GB utilizzando il seguente codice: df_test = pd.DataFrame([ {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933}, {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711}, ]) df_test['size_kb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0, grouping=True) + ' KB') df_test['size_mb'] …
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Applica la funzione a ogni cella in DataFrame
Ho un dataframe che potrebbe assomigliare a questo: A B C foo bar foo bar bar foo foo bar Voglio esaminare ogni elemento di ogni riga (o ogni elemento di ogni colonna) e applicare la seguente funzione per ottenere il DF successivo: def foo_bar(x): return x.replace('foo', 'wow') A B C …
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Perché i loop sono lenti in R?
So che i loop sono lenti Re che invece dovrei provare a fare le cose in modo vettorializzato. Ma perché? Perché i loop sono lenti ed applyè veloce? applychiama diverse sotto-funzioni: non sembra veloce. Aggiornamento: mi dispiace, la domanda era mal posta. Stavo confondendo la vettorizzazione con apply. La mia …
87 performance  r  apply 
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Perché "vapply" è più sicuro di "sapply"?
La documentazione dice vapplyè simile a sapply, ma ha un tipo di valore di ritorno pre-specificato, quindi può essere [...] più sicuro da usare. Potresti spiegare perché è generalmente più sicuro, magari fornendo degli esempi? PS: conosco la risposta e già tendo ad evitare sapply. Vorrei solo che ci fosse …
84 r  apply  r-faq 
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i panda sovrascrivono i valori in più colonne contemporaneamente in base alla condizione dei valori in una colonna
Ho un tale DataFrame: df = pd.DataFrame(data={ 'col0': [11, 22,1, 5] 'col1': ['aa:a:aaa', 'a:a', 'a', 'a:aa:a:aaa'], 'col2': ["foo", "foo", "foobar", "bar"], 'col3': [True, False, True, False], 'col4': ['elo', 'foo', 'bar', 'dupa']}) Voglio ottenere la lunghezza della lista dopo aver diviso ":" in col1, quindi voglio sovrascrivere i valori se lunghezza> …
11 python  pandas  apply 
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