python dataframe索引字段相同的合并_pandas 学习 第7篇：DataFrame - 数据处理（应用、操作索引、重命名、合并）...

DataFrame的这些操作和Series很相似，这里简单介绍一下。

一，应用和应用映射

apply()函数对每个轴应用一个函数，applymap()函数对每个元素应用一个函数：

DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)

DataFrame.applymap(self, func)

定义一个函数fun，使用apply()函数把fun应用到由DataFrame对象的列构成的一维数组上，通常fun函数是由聚合函数构成的。

f=lambda x: x.max()-x.min

df.apply(f)

定义一个函数foo，使用applymap()函数把函数foo应用于DataFrame对象的各个元素上，

foo=lambda x: '%.2f' % x

df.applymap(foo)

转换数据，调用函数对循环对数据元素进行处理：

DataFrame.transform(self, func, axis=0, *args, **kwargs)

二，操作索引

操纵索引包括：重索引、设置索引、替换轴的索引、重置索引

1，重索引

重索引是指数据框按照新的索引进行排列：

DataFrame.reindex(self, labels=None, index=None, columns=None, axis=None,

method=None, copy=True, level=None, fill_