python 自定义向量化(vectorized)操作函数
发布日期:2021-06-29 03:49:08 浏览次数:3 分类:技术文章

本文共 539 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

python中已经有不少默认的向量化操作的函数如:±×/之类

那么如何自定义向量化操作函数呢?

import numpy as npimport pandas as pd X = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]])Y = pd.DataFrame([[2,1], [3,3]]) def f(x, y):                      # this is a demo function that takes in two ints and    return str(x) + str(y)        # concatenate them as str vecF = np.vectorize(f)            # vectorize the function with numpy.vectorize X#   0   1#0  1   2#1  3   4 Y#   0   1#0  2   1#1  3   3 pd.DataFrame(vecF(X, Y))          # apply the function to two data frames #    0   1#0  12  21#1  33  43

转载地址:https://blog.csdn.net/zdx1996/article/details/108355147 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!

上一篇:对dataframe中每个元素进行同样的函数操作,且函数不止一个输入
下一篇:postgresql python连接不用把密码写在代码里[.pgpass]

发表评论

最新留言

初次前来,多多关照!
[***.217.46.12]2024年04月27日 19时14分14秒

关于作者

    喝酒易醉,品茶养心,人生如梦,品茶悟道,何以解忧?唯有杜康!
-- 愿君每日到此一游!

推荐文章