这是我遵循的步骤。 我正在使用熊猫 (0.12.0) 。
In [1]: import pandas as pd
In [4]: dataFrame = pd.read_csv('./test.csv')
In [7]: dataFrame
Out[7]:
r1 r2 r3 r4 r5
0 NaN 3.5 NaN NaN 5
1 4.5 NaN 4 NaN NaN
2 1.5 NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN
5 4.5 NaN 4 NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN
In [8]: dataFrame['mean'] = dataFrame.mean(axis=1)
In [9]: dataFrame
Out[9]:
r1 r2 r3 r4 r5 mean
0 NaN 3.5 NaN NaN 5 4.25
1 4.5 NaN 4 NaN NaN 4.25
2 1.5 NaN NaN NaN NaN 1.50
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 4.5 NaN 4 NaN NaN 4.25
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
In [10]: dataFrame.dtypes
Out[10]:
r1 float64
r2 float64
r3 float64
r4 float64
r5 float64
mean float64
dtype: object
In [11]: meanCenteredDataFrame = dataFrame.apply(lambda x: x -x['mean'])
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-e6cc746e933b> in <module>()
----> 1 meanCenteredDataFrame = dataFrame.apply(lambda x: x -x['mean'])
//anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in apply(self, func, axis, broadcast, raw, args, **kwds)
4414 return self._apply_raw(f, axis)
4415 else:
-> 4416 return self._apply_standard(f, axis)
4417 else:
4418 return self._apply_broadcast(f, axis)
//anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures)
4489 # no k defined yet
4490 pass
-> 4491 raise e
4492
4493
KeyError: ('mean', u'occurred at index r1')
In [12]: dataFrame.fillna(0,inplace=True)
In [13]: meanCenteredDataFrame = dataFrame.apply(lambda x: x -x['mean'])
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-e6cc746e933b> in <module>()
----> 1 meanCenteredDataFrame = dataFrame.apply(lambda x: x -x['mean'])
Type: DataFrame
String Form:
r1 r2 r3 r4 r5 mean
0 0.0 3.5 0 0 5 4.25
//anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in apply(self, func, axis, broadcast, raw, args, **kwds)
4414 return self._apply_raw(f, axis)
4415 else:
-> 4416 return self._apply_standard(f, axis)
4417 else:
4418 return self._apply_broadcast(f, axis)
//anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures)
4489 # no k defined yet
4490 pass
-> 4491 raise e
4492
4493
KeyError: ('mean', u'occurred at index r1')
venuktan
所有3条评论
我认为您想在apply使用axis=1关键字参数：
In [21]: df
Out[21]:
r1 r2 r3 r4 r5 mean
0 NaN 3.5 NaN NaN 5 4.25
1 4.5 NaN 4 NaN NaN 4.25
2 1.5 NaN NaN NaN NaN 1.50
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 4.5 NaN 4 NaN NaN 4.25
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[7 rows x 6 columns]
In [22]: df.apply(lambda x: x - x['mean'], axis=1)
Out[22]:
r1 r2 r3 r4 r5 mean
0 NaN -0.75 NaN NaN 0.75 0
1 0.25 NaN -0.25 NaN NaN 0
2 0.00 NaN NaN NaN NaN 0
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 0.25 NaN -0.25 NaN NaN 0
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[7 rows x 6 columns]
df.apply列操作是默认的（ axis=0 ），所以当从r1列开始时，它选择mean 。
TomAugspurger
于 2014-02-04
👍2
🎉1
😄1
更好的是做
df.sub(df['mean'],axis='index')
见http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/basics.html#matching -broadcasting-behavior
jreback
于 2014-02-04
@jreback
那是工作。 谢谢
venuktan
于 2014-02-04
此页面是否有帮助？
0 / 5 - 0 等级
相关问题
abatkins
·
3评论
songololo
·
3评论
ebran
·
3评论
jaradc
·
3评论
Ashutosh-Srivastav
·
3评论
最有用的评论
我认为您想在
apply使用axis=1关键字参数：df.apply列操作是默认的（axis=0），所以当从r1列开始时，它选择mean。