[英]How to apply a function fastly on the list of DataFrame in Python?
我有一個列和行長度相等但值不同的 DataFrame 列表,例如 data = [df1, df2,df3.... dfn] 。 如何在列表數據中的每個數據幀上應用函數函數? 我使用了以下代碼但它不起作用
data = [df1, def2,df3.... dfn]
def maxloc(data):
data['loc_max'] = np.zeros(len(data))
for i in range(1,len(data)-1): #from the second value on
if data['q_value'][i] >= data['q_value'][i-1] and data['q_value'][i] >= data['q_value'][i+1]:
data['loc_max'][i] = 1
return data
df_list = [df.pipe(maxloc) for df in data]
在我看來,問題出在您的 maxloc() 函數中,因為此代碼有效。 我還添加了 maxloc 返回的最大值。
from random import randrange
import pandas as pd
def maxloc(data_frame):
max_index = data_frame['Value'].idxmax(0)
maximum = data_frame['Value'][max_index]
return max_index, maximum
# create test list of data-frames
data = []
for i in range(5):
temp = []
for j in range(10):
temp.append(randrange(100))
df = pd.DataFrame({'Value': temp}, index=(range(10)))
data.append(df)
df_list = [df.pipe(maxloc) for df in data]
for i, (index, value) in enumerate(df_list):
print(f"Data-frame {i:02d}: maximum = {value} at position {index}")
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