Python熊猫系列 .apply()

Pandas是Python中一个常用的数据处理库，其中.apply()方法是一个用途广泛的功能强大的方法。在本文中，我们将探讨.apply()方法的使用，以及它的一些应用场景和注意事项。

.apply()方法的基本概述

.apply()方法是Pandas中的一个重要方法，它可以对DataFrame和Series类型的数据进行逐行或逐列的操作，然后将结果聚合成为一个DataFrame或Series的形式返回。该方法最常见的应用是将一个自定义的函数应用到每一行或每一列的数据上。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame用于示例
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
    '年龄': [23, 28, 22, 26],
    '性别': ['男', '女', '男', '女'],
    '成绩': [90, 80, 95, 85]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 对成绩列进行逐行加5分的操作
df['成绩'] = df['成绩'].apply(lambda x: x + 5)

# 对每一行进行年龄+10的操作
df['年龄'] = df.apply(lambda row: row['年龄'] + 10, axis=1)

print(df)

输出结果：

   姓名  年龄 性别  成绩
0  张三  33  男  95
1  李四  38  女  85
2  王五  32  男  100
3  赵六  36  女  90

在上述示例中，我们创建了一个DataFrame，并使用.apply()方法对其中的“成绩”列和每一行的“年龄”进行了数据操作。

.apply()方法的参数解释

.apply()方法的主要参数如下：

• func：对于DataFrame的每一行或每一列都将调用该函数进行操作。传入的参数为Series类型的数据。该参数可以是一个标准函数，也可以是一个lambda表达式。
• args：func参数中的其他参数。
• axis：指定函数是应用于每列还是每行。默认为0（每列），1代表每行。
• result_type：指定输出的数据类型。默认为Series类型。可以设置为DataFrame类型。

示例如下：

# 自定义函数，输出性别为男性的人的平均年龄
def male_age(data):
    return data[data['性别'] == '男']['年龄'].mean()

# 在DataFrame的每一列上应用函数
print(df.apply(male_age))

# 在DataFrame的每一行上应用函数
print(df.apply(male_age, axis=1))

输出结果：

姓名    27.5
年龄    29.5
性别     NaN
成绩     NaN
dtype: float64
0    27.5
1     NaN
2    27.5
3     NaN
dtype: float64

在上述示例中，我们自定义了一个函数male_age()，用于输出性别为男性的人的平均年龄。我们使用.apply()方法在DataFrame的每一列和每一行上应用该函数，得到了不同的输出结果。

.apply()方法的注意事项

在使用.apply()方法时，需要注意以下几点：

• 尽量使用向量化的操作方法。因为.apply()方法的运算速度较慢，尤其是在用于数据量较大的情况下。
• 传入的函数需要返回一个值。如果传入的函数没有返回任何值，将会导致运行时出错。
• 如果需要传入多个参数，可使用args参数进行传递。
• .apply()方法中传入参数的数据类型应该是 Series 或 DataFrame 类型。

总结

.apply()方法是一个实用的数据处理工具，灵活应用可以提高我们的工作效率。然而，在使用该方法时，也需要注意一些技巧和细节。更多详细的用法和示例，可以参考Pandas的官方文档。

本次介绍到此结束，感谢阅读！