如何计算pandas中行的apply函数的迭代次数
如果我使用apply将函数循环到pandas数据帧中的每一行，如下所示：
def my_function():
return "True"
df['Result'] = df.apply(lambda row: my_function(row), axis = 1)
如何计算迭代来跟踪进度
共有1个答案
我想出了一个解决办法，如果您使用的是一个数据帧，那么添加一个计数器，如下所示
input_df['counter']=0
for i,row in input_df.iterrows():
input_df['counter'][i]= i+1
您的Apply语句：-
input_df.apply(YourFunction,axis=1)
您的呼叫功能：-
def YourFunction(row):
print(row['counter'])
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我有一个来自熊猫的: 输出： 现在我要迭代这个帧的行。对于每一行，我希望能够通过列的名称访问其元素（单元格中的值）。例如： 有可能在熊猫身上做到这一点吗？ 我发现了这个类似的问题。但它并没有给我我需要的答案。例如，在那里建议使用： 或 但我不理解对象是什么，以及如何使用它。
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问题内容： 我有一个DataFrame来自pandas的： 输出： 现在，我要遍历该框架的行。对于每一行，我希望能够通过列名访问其元素（单元格中的值）。例如： pandas有可能这样做吗？ 我发现了类似的问题。但这并不能给我我所需的答案。例如，建议在那里使用： 要么 但是我不了解row对象是什么以及如何使用它。 问题答案： 是一个生成器，它同时生成索引和行（作为系列）：
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本文向大家介绍对pandas中apply函数的用法详解，包括了对pandas中apply函数的用法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 最近在使用apply函数，总结一下用法。 apply函数可以对DataFrame对象进行操作，既可以作用于一行或者一列的元素，也可以作用于单个元素。 例：列元素 行元素 列 行 以上这篇对pandas中apply函数的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了
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问题内容： Y1961 Y1962 Y1963 Y1964 Y1965 Region 0 82.567307 83.104757 83.183700 83.030338 82.831958 US 1 2.699372 2.610110 2.587919 2.696451 2.846247 US 2 14.131355 13.690028 13.599516 13.649176 13.649046
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我有这样的数据： 我想创建一个新的列，将成本转换为美元。只是提一下，有12种货币。 这是我所写的： 使用这段代码，我得到了一个错误。