如何在Pandas Python中按行或列应用特定操作？

有时可能需要沿着数据框的轴应用某些函数。可以指定轴，否则默认轴被视为列向的，其中每列被视为数组。

如果指定了轴，则会沿着数据进行行操作。

‘apply’函数可以与数据框上的点运算符一起使用。让我们看一个例子 –

示例

import pandas as pd
import numpy as np
my_data = {'Age':pd.Series([45, 67, 89, 12, 23]),'value':pd.Series([8.79,23.24,31.98,78.56,90.20])}
print("数据框是：")
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print(my_df)
print("数据的描述是：")
print(my_df.apply(np.mean))

输出

数据框是：
   Age   value
0  45   8.79
1  67   23.24
2  89   31.98
3  12   78.56
4  23   90.20
数据的描述是：
Age    47.200
value  46.554
dtype: float64

说明

• 导入所需的库，并为方便起见给它们取别名。

• 创建了一个由键值组成的系列字典，其中值实际上是一个系列数据结构。

• 此字典稍后作为参数传递给 ‘pandas’ 库中的 ‘Dataframe’函数。

• 将数据框打印到控制台。

• 我们正在查看有关数据的所有信息。

• 在数据框上调用 ‘describe’ 函数。

• 将描述打印到控制台。