ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 其他分享> 文章详细

pandas 的 apply() 函数

2022-08-19 21:03:00  阅读:262  来源: 互联网

标签:函数 Series DataFrame 数据处理 apply pandas axis


 

一、apply() 函数 

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

参数解释:

(1)func:就是函数,不管是自定义的函数,还是匿名函数lambda

(2)axis:0表示以列作为一组计算,结果按行排序→,1表示以行作为一组(每条记录)计算,结果按列排序↓,默认axis=0

 

二、apply的使用总共基本用于三处:

(1)是你要对每条记录进行遍历用函数计算出一个值;此时,axis=1

(2)是你要对某一列进行操作;此时,axis=0

(3)是你groupby后要对每个group后的字表df 

df.apply(lambda x:func(x,args**),axis=1)
df.apply(lambda x:func(x,args**),axis=0)
df.groupby([column1]).apply(lambda x:func(x,args**))

 

三、理解apply核心在于明确两个环节:调度函数和作用对象。

调度函数就是apply接收的参数,既可以是Python内置的函数,也支持自定义函数,或者匿名函数lambda。只要符合指定的作用对象(即是标量scalar,还是一行或一列series,亦或一个dataframe)即可。

作用对象则取决于调用apply的对象类型,具体来说:

  • 一个Series对象调用apply时,数据处理函数作用于该Series的每个元素上,即作用对象是一个标量,实现从一个Series转换到另一个Series;

  • 一个DataFrame对象调用apply时,数据处理函数作用于该DataFrame的每一行或者每一列上,即作用对象是一个Series,实现从一个DataFrame转换到一个Series上;

  • 一个DataFrame对象经过groupby分组后调用apply时,数据处理函数作用于groupby后的每个子dataframe上,即作用对象还是一个DataFrame(行是每个分组对应的行;列字段少了groupby的相应列),实现从一个DataFrame转换到一个Series上。

apply应用在Pandas中,其核心功能其实可以概括为一句话:我本身不处理数据,我们只是数据的搬运工。

apply自身是不带有任何数据处理功能的,但可以用作是对其他数据处理方法(函数)的调度器,至于调度什么又为谁而调度呢?这是理解apply的两个核心环节:

  • 调用什么?调用的是apply函数接收的参数,即apply接收一个数据处理函数为主要参数,并将其应用到相应的数据上。所以调用什么取决于接收了什么样的数据处理函数;

  • 为谁调度?即apply调用数据处理函数,其作用对象是谁?或者说数据处理的粒度是什么?答案是数据处理的粒度包括了点线面三个层面:即可以是单个元素(标量,scalar),也可以是一行或一列(series),还可以是一个dataframe

标签:函数,Series,DataFrame,数据处理,apply,pandas,axis
来源: https://www.cnblogs.com/zwt20120701/p/16603240.html

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有