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详解dataframe apply,pandas.DataFrame.apply()(应用函数到数据框)函数使用方法(图文详解1)

Python Micheal 4周前 (04-24) 18次浏览 已收录 扫描二维码
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详解dataframe apply,pandas.DataFrame.apply()(应用函数到数据框)函数使用方法(图文详解1)

dataframe apply

详解dataframe apply,pandas.DataFrame.apply()(应用函数到数据框)函数使用方法(图文详解1)

Pandas 的 DataFrame.apply() 函数是一个非常强大的数据处理工具,它可以让您轻松地将自定义函数应用到 DataFrame 的行或列上。下面我们来详细介绍 apply() 函数的使用方法。

底层原理:
在 Pandas 中,DataFrame 是一个二维表格数据结构,由行和列组成。apply() 函数的底层原理是将用户提供的函数逐行或逐列地应用到 DataFrame 上,并返回一个新的 DataFrame 或 Series

当您调用 apply() 时,Pandas 会遍历 DataFrame 的行或列,并将每行或每列的数据传递给您提供的函数。该函数会对输入的数据进行处理,并返回处理后的结果。Pandas 会将这些结果收集起来,构建成一个新的 DataFrame 或 Series

使用步骤:

  1. 导入 Pandas 库: 在使用 apply() 函数之前,需要先导入 Pandas 库。
  2. 创建 DataFrame: 根据实际需求,创建一个 Pandas DataFrame 对象。
  3. 定义处理函数: 编写一个自定义函数,用于对 DataFrame 的行或列进行处理。
  4. 调用 apply() 函数: 使用 apply() 函数,传入处理函数和 axis 参数(指定行或列方向)。
  5. 处理 apply() 的返回结果: 根据需求,对 apply() 返回的新 DataFrame 或 Series 进行进一步的数据处理和分析。

示例代码:

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [10, 20, 30, 40, 50],
    'C': [100, 200, 300, 400, 500]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义处理函数
def square(x):
    return x ** 2

# 按行应用函数
df_squared_rows = df.apply(square, axis=1)
print(df_squared_rows)
#     A    B     C
# 0   1  100  10000
# 1   4  400  40000
# 2   9  900  90000
# 3  16 1600 160000
# 4  25 2500 250000

# 按列应用函数
df_squared_cols = df.apply(square, axis=0)
print(df_squared_cols)
#     A    B      C
# 0   1  100   10000
# 1   4  400   40000
# 2   9  900   90000
# 3  16 1600  160000
# 4  25 2500  250000

在这个示例中,我们首先创建了一个 DataFrame。然后,我们定义了一个简单的 square() 函数,用于将输入的数值平方。

接下来,我们使用 apply() 函数将 square() 函数应用到 DataFrame 上。我们传入 axis=1 表示按行应用,得到 df_squared_rows。同样,我们传入 axis=0 表示按列应用,得到 df_squared_cols

可以看到,apply() 函数会将指定的函数逐行或逐列地应用到 DataFrame 上,并返回一个新的 DataFrame。这样我们就可以轻松地对 DataFrame 进行批量数据处理。

除了使用自定义函数,您还可以使用 Pandas 内置的函数或 NumPy 函数作为参数传递给 apply()。这使得 apply() 函数成为一个非常灵活和强大的数据处理工具。

总之,Pandas 的 apply() 函数是一个非常实用的方法,它可以大大简化您的数据处理工作。掌握好 apply() 的使用方法,将有助于提高您的数据分析和处理能力。

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