标签：Lesson7 函数 自定义 df col2 col3 col1 print Pandas
简介
如果想要应用自定义的函数，或者把其他库中的函数应用到 Pandas 对象中，有以下三种方法：
- 操作整个 DataFrame 的函数：pipe()
- 操作行或者列的函数：apply()
- 操作单一元素的函数：applymap()
下面介绍了三种方法的使用。
1 操作整个数据表
通过给 pipe() 函数传递一个自定义函数和适当数量的参数值，从而操作 DataFrme 中的所有元素。
下面示例，实现了数据表中的元素值依次加 3。
df = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),columns=['col1','col2','col3']) #相加前 print(df) #相加后 print(df.pipe(add,3))
输出结果：
col1 col2 col3 0 0 1 2 1 3 4 5 col1 col2 col3 0 3 4 5 1 6 7 8
2 操作行或列
如果要操作 DataFrame 的某一行或者某一列，可以使用 apply() 方法，该方法与描述性统计方法类似，都有可选参数 axis，并且默认按列操作。示例如下：
df2 =pd.DataFrame(data=np.arange(6,12).reshape((-1,3)),columns=['col1','col2','col3'],index=[2,3]) df = df.append(df2) df
输出结果：
col1 col2 col3 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 3 9 10 11
继续：
df.apply(np.mean)
输出结果：
col1 4.5 col2 5.5 col3 6.5 dtype: float64
示例：
df.apply(np.mean,axis =1)
输出结果：
0 1.0 1 4.0 2 7.0 3 10.0 dtype: float64
求每一列中，最大值与最小值之差。示例如下：
print(df.apply(lambda x: x.max() - x.min()))
输出结果：
col1 9 col2 9 col3 9 dtype: int64
3 操作单一元素
DataFrame 数据表结构的 applymap() 和 Series 系列结构的 map() 类似，它们都可以接受一个 Python 函数，并返回相应的值。
示例如下：
df = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((-1,3)),columns=['col1','col2','col3']) print(df) #自定义函数lambda函数 print(df['col1'].map(lambda x:x*2))
输出结果：
col1 col2 col3 0 0 1 2 1 3 4 5 0 0 1 6 Name: col1, dtype: int64
下面示例使用了 applymap() 函数，如下所示：
#自定义函数 df = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((-1,3)),columns=['col1','col2','col3']) print(df.applymap(lambda x:x*2)) print(df.apply(np.mean))
输出结果：
col1 col2 col3 0 0 2 4 1 6 8 10 col1 1.5 col2 2.5 col3 3.5 dtype: float64
标签：Lesson7,函数,自定义,df,col2,col3,col1,print,Pandas 来源： https://www.cnblogs.com/BlairGrowing/p/15866516.html
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