Pandas 在序列上使用带参数的函数

在本文中，我们将介绍如何在 Pandas 序列上使用带有参数的自定义函数。

假设我们有一个包含一些数字的 Pandas 序列：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

现在，我们想要将这个序列中的每个元素都乘以一个系数，可以使用 apply 函数来实现。apply 函数允许我们将一个函数应用到序列中的每个元素。

首先，我们定义一个带有参数的函数：

def multiply(x, factor):
    return x * factor

然后，我们使用 apply 函数将该函数应用到序列中的每个元素，通过传递参数来为该函数提供系数：

s.apply(multiply, factor=2)

运行以上代码将得到以下输出：

0     2
1     4
2     6
3     8
4    10
dtype: int64

可以看到，每个元素都被乘以了 2。

还可以使用 lambda 表达式来实现同样的效果：

s.apply(lambda x: x * 2)

阅读更多：Pandas 教程

更多示例

下面是一些更复杂的示例，涵盖了使用 apply 函数在序列上应用带有参数的函数的其他用例。

使用字典提供参数

我们可以使用字典来为函数提供参数。假设我们要将序列中的每个元素都乘以不同的系数：

factors = {1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6}

s.apply(multiply, factor=s.map(factors))

这里，我们使用了 map 函数将每个元素映射到一个系数，然后将该字典传递给函数。

使用多个参数

如果函数需要多个参数，则需要将这些参数传递给 apply 函数。假设我们有一个函数，它接受三个参数，并将第一个参数加倍，将第二个参数乘以第三个参数：

def complex_function(x, a, b):
    return x * 2 + a * b

然后，我们使用 apply 函数将该函数应用到序列中的每个元素，并通过传递额外的参数来为该函数提供 a 和 b：

s.apply(complex_function, a=2, b=3)

该函数将在序列中的每个元素上执行，并使用给定的 a 和 b 参数。

总结

在 Pandas 中，apply 函数允许我们将自定义函数应用到序列中的每个元素。使用带参数的函数时，可以通过使用 lambda 表达式或字典来传递参数，同时也可以使用 apply 函数来传递额外的函数参数。