Questions tagged «apply»

我想申请我的自定义函数（它使用的if-else梯）这六个列（ERI_Hispanic，ERI_AmerInd_AKNatv，ERI_Asian，ERI_Black_Afr.Amer，ERI_HI_PacIsl，ERI_White我的数据帧的每一行中）。 我尝试了与其他问题不同的方法，但似乎仍然找不到适合我问题的正确答案。关键在于，如果该人被视为西班牙裔，就不能被视为其他任何人。即使他们在另一个种族栏中的得分为“ 1”，他们仍然被视为西班牙裔，而不是两个或两个以上的种族。同样，如果所有ERI列的总和大于1，则将它们计为两个或多个种族，并且不能计为唯一的种族（西班牙裔除外）。希望这是有道理的。任何帮助将不胜感激。 这几乎就像在每行中进行一个for循环一样，如果每条记录都符合条件，则将它们添加到一个列表中并从原始列表中删除。 从下面的数据框中，我需要根据以下SQL规范来计算新列： ===================================================== ======= IF [ERI_Hispanic] = 1 THEN RETURN “Hispanic” ELSE IF SUM([ERI_AmerInd_AKNatv] + [ERI_Asian] + [ERI_Black_Afr.Amer] + [ERI_HI_PacIsl] + [ERI_White]) > 1 THEN RETURN “Two or More” ELSE IF [ERI_AmerInd_AKNatv] = 1 THEN RETURN “A/I AK Native” ELSE IF [ERI_Asian] = 1 THEN RETURN “Asian” …

316 python  pandas  numpy  apply 

关闭。这个问题不能重现或由错别字引起。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其成为Stack Overflow 的主题。 去年关闭。 改善这个问题 当将多个列与以下数据框一起使用时，Pandas Apply函数存在一些问题 df = DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), 'b' : ['foo', 'bar'] * 3, 'c' : np.random.randn(6)}) 和以下功能 def my_test(a, b): return a % b 当我尝试使用以下功能时： df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row[a], row[c]), axis=1) 我收到错误消息： NameError: ("global name 'a' is not defined", u'occurred at index …

239 python  python-2.7  pandas  dataframe  apply 

...关于执行时间和/或内存。 如果不正确，请使用代码段进行证明。请注意，通过矢量化进行的加速不计算在内。增速必须来自apply（tapply，sapply，...）本身。

152 r  apply 

我有一个数据帧麻烦，不能真正解决这个问题我自己： 该数据帧具有任意的性质列和每一行代表一个数据集。 问题是： 如何摆脱所有行的值为NA的列？

149 r  apply  dataframe 

我想将带有参数的函数应用于python pandas中的系列： x = my_series.apply(my_function, more_arguments_1) y = my_series.apply(my_function, more_arguments_2) ... 该文档描述了对apply方法的支持，但不接受任何参数。是否存在接受参数的其他方法？另外，我是否缺少一个简单的解决方法？ 更新（2017年10月）： 请注意，由于最初询问此问题以来，apply()已对熊猫进行了更新以处理位置和关键字参数，并且上面的文档链接现在反映了这一点，并说明了如何包括这两种类型的参数。

147 python  pandas  apply 

因此，我们习惯对每个R的新用户说“ apply不是矢量化的，请查看Patrick Burns R Inferno Circle 4 ”，其中说（我引用）： 常见的反射是在apply系列中使用功能。这不是 向量化，而是循环隐藏。apply函数的定义中包含一个for循环。lapply函数掩盖了循环，但是执行时间往往近似等于显式的for循环。 的确，快速查看apply源代码可以发现循环： grep("for", capture.output(getAnywhere("apply")), value = TRUE) ## [1] " for (i in 1L:d2) {" " else for (i in 1L:d2) {" 到目前为止还可以，但是看看lapply还是vapply实际上可以看到完全不同的图片： lapply ## function (X, FUN, ...) ## { ## FUN <- match.fun(FUN) ## if (!is.vector(X) || is.object(X)) ## …

138 r  performance  loops  vectorization  apply 

假设我有一个2乘矩阵和一个将2向量作为其参数之一的函数。我想将函数应用于矩阵的每一行并获取一个n向量。如何在R中执行此操作？ 例如，我想在三个点上计算2D标准正态分布的密度： bivariate.density(x = c(0, 0), mu = c(0, 0), sigma = c(1, 1), rho = 0){ exp(-1/(2*(1-rho^2))*(x[1]^2/sigma[1]^2+x[2]^2/sigma[2]^2-2*rho*x[1]*x[2]/(sigma[1]*sigma[2]))) * 1/(2*pi*sigma[1]*sigma[2]*sqrt(1-rho^2)) } out <- rbind(c(1, 2), c(3, 4), c(5, 6)) 如何将函数应用于的每一行out？ 如何以指定的方式将除点以外的其他参数的值传递给您？

129 r  function  matrix  apply  sapply 

我已经看到许多有关使用Pandas方法的堆栈溢出问题的答案apply。我还看到用户在他们的下面发表评论，说“ apply缓慢，应避免使用”。 我已经阅读了许多有关性能的文章，这些文章解释apply得很慢。我还在文档中看到了关于免除apply传递UDF的便捷功能的免责声明（现在似乎找不到）。因此，普遍的共识是，apply应尽可能避免。但是，这引起了以下问题： 如果apply太糟糕了，那为什么在API中呢？ 我应该如何以及何时使代码apply免费？ 在任何情况下apply都有良好的情况（比其他可能的解决方案更好）吗？

110 python  pandas  performance  apply 

我有一个熊猫DataFrame ，df_test。它包含一列“大小”，以字节为单位表示大小。我已经使用以下代码计算了KB，MB和GB： 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'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB') df_test['size_gb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0 ** 3, …

100 python  pandas  dataframe  apply 

我在不同的插件和代码中看到了这一点，但是我不明白该功能是什么...在jQuery api中未引用！

90 javascript  jquery  plugins  apply 

我有一个数据框可能看起来像这样： A B C foo bar foo bar bar foo foo bar 我想浏览每行的每个元素（或每列的每个元素）并应用以下函数来获取后续的DF： def foo_bar(x): return x.replace('foo', 'wow') A B C wow bar wow bar bar wow wow bar 是否有可以将功能应用于每个单元的简单单线？ 这是一个简单的示例，因此除了应用函数外，可能还有一种更简单的方法来执行此特定示例，但是我真正要问的是如何在数据帧内的每个单元中应用函数。

87 python  pandas  dataframe  apply 

我知道循环很慢R，我应该尝试以向量化的方式来做事情。 但为什么？为什么循环慢而apply快？apply调用了几个子功能-看起来并不快。 更新：很抱歉，这个问题是不恰当的。我把向量化与混淆了apply。我的问题应该是 “为什么矢量化更快？”

86 performance  r  apply 

该文件说 vapply类似于sapply，但是具有预先指定的返回值类型，因此可以更安全地使用。 您能否解释一下为什么它通常更安全，也许提供示例？ PS：我知道答案，我已经倾向于避免了sapply。我只是希望在SO上有一个不错的答案，这样我可以指出我的同事。请没有“阅读手册”的答案。

84 r  apply  r-faq 

Math.max.apply()工作如何？ <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=utf-8 /> <title>JS Bin</title> </head> <body> <script> var list = ["12","23","100","34","56", "9","233"]; console.log(Math.max.apply(Math,list)); </script> </body> </html> https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Math/max 上面的代码在列表中找到最大数。谁能告诉我下面的代码如何工作？如果我通过的话似乎可行null or Math. console.log(Math.max.apply(Math,list)); 是否所有user-defined/Native functions我们都可以使用的调用和应用方法？

82 javascript  function  apply 

我想在数据框上使用apply函数，但仅将函数应用于最后5列。 B<- by(wifi,(wifi$Room),FUN=function(y){apply(y, 2, A)}) 这将A应用于y的所有列 B<- by(wifi,(wifi$Room),FUN=function(y){apply(y[4:9], 2, A)}) 这仅将A应用于y的第4-9列，但是B的总收益去除了前3列...我仍然想要那些，我只是不想将A应用于它们。 wifi[,1:3]+B 也没有做我期望/想要的。

75 r  dataframe  apply