极简pandas库apply
Pandas库中的apply函数讲解
1. 简介
apply函数是Pandas库中一个非常强大的工具，它能够对DataFrame对象进行逐行或逐列操作。通过apply函数，我们可以将自定义的函数应用到DataFrame的每一个元素上，从而实现复杂的数据处理和分析。
2. 架构
apply函数的基本语法如下：
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs)
2.1 参数说明
func: 要应用到DataFrame上的函数。可以是自定义函数，也可以是内置函数。axis: 指定函数应用的方向，0表示逐行应用，1表示逐列应用。raw: 布尔值，默认为False。如果为True，则假设func接收的是Numpy数组，而不是Pandas的Series。result_type: 指定返回结果的数据类型，可以是None,'reduce','broadcast'或'expand'。args和**kwargs: 传递给func的其他参数。
3. 内容
3.1 基本用法
逐行应用
下面是一个简单的例子，计算DataFrame中每一行的平均值：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
# 定义一个函数，计算列表中元素的平均值
def avg(row):
return sum(row) / len(row)
# 使用apply函数逐行应用avg函数
result = df.apply(avg, axis=1)
print(result)
输出：
0 4.0
1 5.0
2 6.0
dtype: float64
逐列应用
下面是一个计算DataFrame中每一列的标准差的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
# 使用apply函数逐列应用np.std函数
result = df.apply(np.std, axis=0)
print(result)
输出：
A 0.816497
B 0.816497
C 0.816497
dtype: float64
3.2 高级用法
使用raw=True
如果func函数接收的是Numpy数组，可以将raw参数设置为True：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
# 定义一个函数，计算Numpy数组中元素的平均值
def avg(arr):
return np.mean(arr)
# 使用apply函数逐列应用avg函数，并设置raw=True
result = df.apply(avg, axis=0, raw=True)
print(result)
输出：
A 2.0
B 5.0
C 8.0
dtype: float64
使用result_type
result_type参数可以指定返回结果的数据类型，例如：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
# 定义一个函数，计算列表中元素的最大值和最小值
def min_max(row):
return pd.Series([min(row), max(row)])
# 使用apply函数逐行应用min_max函数，并设置result_type='expand'
result = df.apply(min_max, axis=1, result_type='expand')
print(result)
输出：
0 1
0 1 7
1 2 8
2 3 9
使用.apply()进行跨列操作
.apply()函数还可以用于执行跨列操作，例如，根据一列的值来更新另一列的值。
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
# 定义一个函数，根据A列的值来更新C列的值
def update_c_based_on_a(row):
if row['A'] > 1:
return row['C'] + 10
else:
return row['C']
# 使用apply函数对每一行应用update_c_based_on_a函数
df['C'] = df.apply(update_c_based_on_a, axis=1)
print(df)
输出：
A B C
0 1 4 7
1 2 5 18
2 3 6 19
在这个例子中，我们定义了一个函数update_c_based_on_a，它根据’A’列的值来更新’C’列的值。然后我们使用.apply()函数将这个函数应用到每一行上。
总结
.apply()函数是Pandas中一个非常强大和多用途的工具，它可以用于执行各种复杂的数据操作。通过本文的讲解，我们可以看到.apply()在数据转换、聚合、分组、透视表、数据清洗、元素级操作、逻辑判断、窗口函数、多级索引操作、跨列操作等多种场景中的应用。然而，使用.apply()时也需要注意性能问题，特别是在处理大型数据集时。在可能的情况下，应该优先使用Pandas提供的专门函数和方法，这些通常是经过优化的，执行速度更快。对于复杂的数据处理任务，.apply()提供了一个灵活和强大的解决方案。