Pandas函数：DataFrame.apply() 在顶行运行两次

在本文中，我们将介绍Pandas函数DataFrame.apply()在顶行运行两次的原因及解决方法。

阅读更多：Pandas 教程

DataFrame.apply()的作用

DataFrame.apply()是Pandas中一个非常有用的函数，允许我们在DataFrame的每个行或列上运行一个自定义函数。

例如，假设我们有一个包含成绩的DataFrame：

我们可以使用DataFrame.apply()来计算每个学生的总成绩，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '学生编号': [1, 2, 3],
    '语文成绩': [85, 77, 92],
    '英语成绩': [90, 80, 86],
    '数学成绩': [92, 88, 94]
})

def calculate_total(row):
    return row['语文成绩'] + row['英语成绩'] + row['数学成绩']

df['总成绩'] = df.apply(calculate_total, axis=1)

print(df)

上述代码将会输出以下结果：

DataFrame.apply()运行两次的原因

然而，在某些情况下，我们会注意到DataFrame.apply()在顶行运行两次。这可能会导致意想不到的结果或性能问题。

下面我们来看一下为什么会发生这种情况。

首先，让我们考虑一个简单的例子。假设我们有一个包含整数的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

如果我们尝试使用DataFrame.apply()来打印DataFrame的每个值：

def print_value(value):
    print(value)

df.applymap(print_value)

将会输出以下结果：

1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
6
6
7
7
8
8
9
9

我们发现每个值都被打印了两次！这是为什么呢？

这是因为DataFrame.apply()方法是在DataFrame的每个元素上运行的。而在Pandas中，DataFrame的元素是列，而不是行。因此，DataFrame.apply()方法将首先运行一次，以传递DataFrame的每列作为输入。然后，对于每一列，DataFrame.apply()方法将再次运行以传递该列的每个值作为输入。这就是为什么每个值都被打印了两次。

如何避免DataFrame.apply()运行两次

有几种方法可以避免DataFrame.apply()方法运行两次的问题。

方法1：使用DataFrame.iterrows()

首先，我们可以使用DataFrame.iterrows()方法来迭代DataFrame的每行，并对每行运行一个自定义函数。这种方法比DataFrame.apply()方法更为直接和明显。

例如，我们可以使用DataFrame.iterrows()方法重新实现上面的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '学生编号': [1, 2, 3],
    '语文成绩': [85, 77, 92],
    '英语成绩': [90, 80, 86],
    '数学成绩': [92, 88, 94]
})

def calculate_total(row):
    return row['语文成绩'] + row['英语成绩'] + row['数学成绩']

for index, row in df.iterrows():
    df.at[index, '总成绩'] = calculate_total(row)

print(df)

这将输出正确的结果，并且不会运行两次：

方法2：避免使用DataFrame.apply()

另一种避免DataFrame.apply()方法运行两次的方法是尽量避免使用它。虽然DataFrame.apply()方法对于某些任务非常有用，但在许多情况下，它可能会导致性能问题或意想不到的结果。

例如，假设我们想要在DataFrame的每列中查找最大值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

max_value = df.apply(max)
print(max_value)

这将会输出以下结果：

A    3
B    6
C    9
dtype: int64

然而，这种方法实际上比使用DataFrame的内置方法max()慢得多：

max_value = df.max()
print(max_value)

这将会输出相同的结果，但运行更快：

A    3
B    6
C    9
dtype: int64

总结

在本文中，我们介绍了Pandas函数DataFrame.apply()运行顶行两次的原因，以及如何避免这个问题。我们还探讨了如何尽量避免使用DataFrame.apply()方法来避免性能问题。希望这篇文章对你有所帮助！