一、apply和applymap
1. 可直接使用NumPy的函数
示例代码：
# Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df))
运行结果：
0 1 2 3
0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717
1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406
2 -1.277081 -1.088457 -0.152189 0.530325
3 -1.356578 -1.996441 0.368822 -2.211478
4 -0.562777 0.518648 -2.007223 0.059411
0 1 2 3
0 0.062413 0.844813 1.853721 1.980717
1 0.539628 1.975173 0.856597 2.612406
2 1.277081 1.088457 0.152189 0.530325
3 1.356578 1.996441 0.368822 2.211478
4 0.562777 0.518648 2.007223 0.059411
2. 通过apply将函数应用到列或行上
示例代码：
# 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))
运行结果：
0 -0.062413
1 0.844813
2 0.368822
3 0.530325
dtype: float64
3.注意指定轴的方向，默认axis=0，方向是列
示例代码：
# 指定轴方向，axis=1，方向是行 print(df.apply(lambda x : x.max(), axis=1))
运行结果：
0 0.844813
1 -0.539628
2 0.530325
3 0.368822
4 0.518648
dtype: float64
4. 通过applymap将函数应用到每个数据上
示例代码：
# 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2))
运行结果：
0 1 2 3
0 -0.06 0.84 -1.85 -1.98
1 -0.54 -1.98 -0.86 -2.61
2 -1.28 -1.09 -0.15 0.53
3 -1.36 -2.00 0.37 -2.21
4 -0.56 0.52 -2.01 0.06
二、排序
1. 索引排序
sort_index()
排序默认使用升序排序，ascending=False 为降序排序
示例代码：
# Series s4 = pd.Series(range(10, 15), index = np.random.randint(5, size=5)) print(s4) # 索引排序 s4.sort_index() # 0 0 1 3 3
运行结果：
0 10
3 11
1 12
3 13
0 14
dtype: int64
0 10
0 14
1 12
3 11
3 13
dtype: int64
2.对DataFrame操作时注意轴方向
示例代码：
# DataFrame
df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 5),
index=np.random.randint(3, size=3),
columns=np.random.randint(5, size=5))
print(df4)
df4_isort = df4.sort_index(axis=1, ascending=False)
print(df4_isort) # 4 2 1 1 0
运行结果：
1 4 0 1 2
2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138
1 -0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573
1 1.988321 -0.466987 2.787891 -1.105912 0.889082
4 2 1 1 0
2 -0.161256 1.164138 -0.416686 -0.004294 0.088802
1 0.531256 -0.342573 -0.671914 -0.509493 0.303222
1 -0.466987 0.889082 1.988321 -1.105912 2.787891
3. 按值排序
sort_values(by='column name')
根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。
示例代码：
# 按值排序 df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False) print(df4_vsort)
运行结果：
1 4 0 1 2
1 1.988321 -0.466987 2.787891 -1.105912 0.889082
1 -0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573
2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138
三、处理缺失数据
示例代码：
df_data = pd.DataFrame([np.random.randn(3), [1., 2., np.nan],
[np.nan, 4., np.nan], [1., 2., 3.]])
print(df_data.head())
运行结果：
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
1 1.000000 2.000000 NaN
2 NaN 4.000000 NaN
3 1.000000 2.000000 3.000000
1. 判断是否存在缺失值：isnull()
示例代码：
# isnull print(df_data.isnull())
运行结果：
0 1 2
0 False False False
1 False False True
2 True False True
3 False False False
2. 丢弃缺失数据：dropna()
根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。 示例代码：
# dropna print(df_data.dropna()) print(df_data.dropna(axis=1))
运行结果：
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
3 1.000000 2.000000 3.000000
1
0 -0.786572
1 2.000000
2 4.000000
3 2.000000
3. 填充缺失数据：fillna()
示例代码：
# fillna print(df_data.fillna(-100.))
运行结果：
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
1 1.000000 2.000000 -100.000000
2 -100.000000 4.000000 -100.000000
3 1.000000 2.000000 3.000000
到此这篇关于Python数据分析之pandas函数详解的文章就介绍到这了,更多相关python的pandas函数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！