Python: 如何用 pandas.DataFrame.apply 讓DataFrame增加新的一欄 ; df[“mean”] = df.apply( np.mean, axis=1) ; DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs)

點此或下圖連結官網:

axis{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0

Axis along which the function is applied:

• 0 or ‘index’: apply function to each column.
• 1 or ‘columns’: apply function to each row.

官網範例:

lambda x:[1,2]
#等效於def lambda(x): return [1, 2]
#不是 lambda x: x=[1,2]
# lambda函数不能包含赋值语句，因此会引发SyntaxError

这是一个简单的lambda函数，
它接受一个输入参数x，
并返回一个固定的列表[1, 2]作为结果。
在这种情况下，无论传入的参数是什么，
该lambda函数都将返回[1, 2]作为结果。

#[1,2]長度為2,同columns數
expand, broadcast看不出太大差別
(差在columns name):

lambda x:[1,2,3] #長度為3 > columns數
#無法broadcast

df[“mean”] = df.apply(np.mean, axis=1)
#為df增加一個新欄位

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