每当我想要在R中做一些“映射”时，我通常会尝试使用apply系列中的一个函数。然而，我从未完全理解它们之间的差异——{sapply、lapply等}如何将函数应用于输入/分组输入，输出将是什么样子，甚至输入可以是什么——所以我经常只是一个一个地尝试，直到得到我想要的结果。有人能解释一下在什么情...

我想将我的自定义函数（它使用 if-else 阶梯）应用于数据框中的这六列（ERI_Hispanic、ERI_AmerInd_AKNatv、ERI_Asian、ERI_Black_Afr.Amer、ERI_HI_PacIsl、ERI_White）中的每一行。我已经尝试了其他问题中的不同方法，但...

我有一个包含多列的pandas数据框。我想要改变只有第一列的值，而不影响其他列。我应该如何使用pandas中的apply()函数来实现这个目标？

我有一些问题涉及Pandas中的apply函数，主要是在使用如下数据框时涉及多列。df = DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), 'b' : ['foo', 'bar'] * 3, 'c'...

我想在Python Pandas中将一个带参数的函数应用于一个Series：x = my_series.apply(my_function, more_arguments_1) y = my_series.apply(my_function, more_arguments_2) ... 文档中...

我有一个名为df_test的pandas DataFrame。它包含了一个名为"size"的列，该列表示以字节为单位的大小。我使用以下代码计算了KB、MB和GB：df_test = pd.DataFrame([ {'dir': '/Users/uname1', 'size': 9949...

我在Stack Overflow上看到很多关于Pandas方法apply的答案。我也看到用户在下面评论说"apply很慢，应该避免使用"。 我读了很多关于性能的文章，解释了apply很慢。我也看到文档中有一份声明，说明apply只是用于传递UDF的便利函数（现在好像找不到了）。所以，普遍的共...

我有一个数据框，其中一些列包含NA值。 如何删除所有行都包含NA值的列？

...关于执行时间和/或内存。 如果这不是真的，请使用一段代码片段来证明。请注意，通过向量化实现的速度提升不算。这种加速必须来自于 apply（tapply，sapply等）本身。

假设我有一个 n 行 2 列的矩阵和一个以 2 维向量为参数之一的函数。我想将该函数应用于矩阵的每一行并获得一个 n 向量。如何在 R 中实现这个功能？ 例如，我想在三个点上计算二维标准正态分布的密度：bivariate.density(x = c(0, 0), mu = c(0, 0), ...