将函数应用于 Pandas Dataframe 中的单个或选定的列或行

在数据分析和探索的过程中，我们通常需要将函数应用于 Pandas 中的数据，以获得新的数据或者改变原有数据的形式。其中，将函数应用于 Pandas Dataframe 中的单个或选定的列或行是很常见的数据操作。在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 中的 apply()、applymap() 和 map() 方法，来实现将函数应用于 Pandas Dataframe 中的单个或选定的列或行。

apply() 方法

apply() 方法用于将函数应用于 Pandas Dataframe 的某一列或某一行，接受一个函数作为参数。下面是一个简单的例子，展示如何使用 apply() 方法将函数应用于 Pandas Dataframe 中的单个列：

import pandas as pd

# 创建一个样本 Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建一个函数，将 Dataframe 中的每个元素都乘以 2
def multiply_by_two(x):
    return x * 2

# 使用 apply() 方法将函数应用于 Dataframe 中的某一列
df['A'] = df['A'].apply(multiply_by_two)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A  B
0  2  4
1  4  5
2  6  6

这个例子中，我们使用 apply() 方法将 multiply_by_two 函数应用于 Dataframe 中的 A 列，得到每个元素都乘以 2 的结果。这种方式可以很方便地对单个或选定的列进行数据处理。

除了将函数应用于单个列，apply() 方法还可以将函数应用于所有行或所有列。下面是一个例子，展示如何使用 apply() 方法将函数应用于 Dataframe 的所有行：

import pandas as pd

# 创建一个样本 Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 创建一个函数，将 Dataframe 中的每一行都相加
def sum_row(x):
    return x.sum()

# 使用 apply() 方法将函数应用于 Dataframe 的所有行
df = df.apply(sum_row, axis=1)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

0    12
1    15
2    18
dtype: int64

这个例子中，我们使用 apply() 方法将 sum_row 函数应用于 Dataframe 的所有行。注意，这时我们需要在 apply() 方法中指定 axis=1，代表将函数应用于所有行。结果是得到了一个新的 Pandas Series，其中每个元素代表了每行的元素相加的结果。

applymap() 方法

applymap() 方法用于将函数应用于 Pandas Dataframe 中的每个元素，接受一个函数作为参数。下面是一个例子，展示如何使用 applymap() 方法将函数应用于 Dataframe 中的每个元素：

import pandas as pd

# 创建一个样本 Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 创建一个函数，将 Dataframe 中的每个元素都乘以 2
def multiply_by_two(x):
    return x * 2

# 使用 applymap() 方法将函数应用于 Dataframe 中的每个元素
df = df.applymap(multiply_by_two)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A   B   C
0  2   8  14
1  4  10  16
2  6  12  18

这个例子中，我们使用 applymap() 方法将 multiply_by_two 函数应用于 Dataframe 中的每个元素，得到每个元素都乘以 2 的结果。这种方式可以很方便地对 Dataframe 中的所有元素进行数据处理。

map() 方法

map() 方法用于将函数应用于 Pandas Series 中的每个元素，接受一个函数作为参数。下面是一个例子，展示如何使用 map() 方法将函数应用于 Pandas Dataframe 中的单个列：

import pandas as pd

# 创建一个样本 Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 创建一个字典，将 A 列中的元素与 new_A 列中的元素一一对应
map_dict = {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}

# 使用 map() 方法将函数应用于 Dataframe 中的某一列
df['new_A'] = df['A'].map(map_dict)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C new_A
0  1  4  7   one
1  2  5  8   two
2  3  6  9 three

这个例子中，我们使用 map() 方法将 A 列中的元素与 map_dict 字典中的元素一一对应，得到了一个新的列 new_A。这种方式可以很方便地对某一列进行数据处理。

小结

在本文中，我们介绍了如何使用 Pandas 中的 apply()、applymap() 和 map() 方法，来将函数应用于 Pandas Dataframe 中的单个或选定的列或行。这些方法可以很方便地实现数据的处理和转换，是数据分析和探索中很有用的工具之一。