Pandas的Apply函数——Pandas中最好用的函数
Pandas最好用的函数
Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包，包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据，或者有该数据的接口。
仔细看pandas的API说明文档，就会发现有好多有用的函数，比如非常常用的文件的读写函数就包括如下函数：
| Format Type | Data Description | Reader | Writer |
|---|---|---|---|
| text | CSV | read_csv | to_csv |
| text | JSON | read_json | to_json |
| text | HTML | read_html | to_html |
| text | Local clipboard | read_clipboard | to_clipboard |
| binary | MS Excel | read_excel | to_excel |
| binary | HDF5 Format | read_hdf | to_hdf |
| binary | Feather Format | read_feather | to_feather |
| binary | Parquet Format | read_parquet | to_parquet |
| binary | Msgpack | read_msgpack | to_msgpack |
| binary | Stata | read_stata | to_stata |
| binary | SAS | read_sas | |
| binary | Python Pickle Format | read_pickle | to_pickle |
| SQL | SQL | read_sql | to_sql |
| SQL | Google Big Query | read_gbq | to_gbq |
读取数据后，对于数据处理来说，有好多有用的相关操作的函数，但是我认为其中最好用的函数是下面这个函数：
apply函数
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下：DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)
该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针。
这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据
结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数
会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。
比如读取一个表格：
假如我们想要得到表格中的PublishedTime和ReceivedTime属性之间的时间差数据，就可以使用下面的函数来实现：
import pandas as pd
import datetime #用来计算日期差的包
def dataInterval(data1,data2):
d1 = datetime.datetime.strptime(data1, '%Y-%m-%d')
d2 = datetime.datetime.strptime(data2, '%Y-%m-%d')
delta = d1 - d2
return delta.days
def getInterval(arrLike): #用来计算日期间隔天数的调用的函数
PublishedTime = arrLike['PublishedTime']
ReceivedTime = arrLike['ReceivedTime']
# print(PublishedTime.strip(),ReceivedTime.strip())
days = dataInterval(PublishedTime.strip(),ReceivedTime.strip()) #注意去掉两端空白
return days
if __name__ == '__main__':
fileName = "NS_new.xls";
df = pd.read_excel(fileName)
df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval , axis = 1)
有时候，我们想给自己实现的函数传递参数，就可以用的apply函数的*args和**kwds参数，
比如同样的时间差函数，我希望自己传递时间差的标签，这样没次标签更改就不用修改自己实现
的函数了，实现代码如下：
import pandas as pd
import datetime #用来计算日期差的包
def dataInterval(data1,data2):
d1 = datetime.datetime.strptime(data1, '%Y-%m-%d')
d2 = datetime.datetime.strptime(data2, '%Y-%m-%d')
delta = d1 - d2
return delta.days
def getInterval_new(arrLike,before,after): #用来计算日期间隔天数的调用的函数
before = arrLike[before]
after = arrLike[after]
# print(PublishedTime.strip(),ReceivedTime.strip())
days = dataInterval(after.strip(),before.strip()) #注意去掉两端空白
return days
if __name__ == '__main__':
fileName = "NS_new.xls";
df = pd.read_excel(fileName)
df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval_new ,
axis = 1, args = ('ReceivedTime','PublishedTime')) #调用方式一
#下面的调用方式等价于上面的调用方式
df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval_new ,
axis = 1, **{'before':'ReceivedTime','after':'PublishedTime'}) #调用方式二
#下面的调用方式等价于上面的调用方式
df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval_new ,
axis = 1, before='ReceivedTime',after='PublishedTime') #调用方式三
修改后的getInterval_new函数多了两个参数，这样我们在使用apply函数的时候要自己
传递参数，代码中显示的三种传递方式都行。
最后，本篇的全部代码在下面这个网页可以下载：
https://github.com/Dongzhixiao/Python_Exercise/tree/master/pandas_apply