python中apply函数
函数原型
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)
1.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。
2.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。
3.apply函数常与groupby函数一起使用,如下图所示
4.举栗子
1.对指定列进行操作
data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):return x-1
print(data)
print(data.ix[:,['1','2']].apply(f))0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 151 2
0 0 1
1 4 5
2 8 9
3 12 13
2.对行操作
data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):return x-1
print(data)
print(data.ix[[0,1],:].apply(f))0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 150 1 2 3
0 -1 0 1 2
1 3 4 5 6
3.整体对列操作
data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):return x.max()
print(data)
print(data.apply(f))0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 150 12
1 13
2 14
3 15
dtype: int64
4.整体对行操作
data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):return x.max()
print(data)
print(data.apply(f,axis=1))0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 15
0 3
1 7
2 11
3 15
dtype: int64
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