pandas 引入函数运算|极客教程

pandas 引入函数运算

介绍

Pandas是一个功能强大的数据处理工具，它能够快速、方便地进行数据处理和分析。在Pandas中，有很多内置的数据处理函数，比如统计函数、逻辑函数等。除了内置函数，我们还可以自定义函数来对数据进行处理。

本文将主要介绍Pandas中引入函数的运算。我们将讨论如何使用Pandas内置的函数，以及如何定义和应用自定义函数。同时，我们还会讨论函数的向量化运算，以及如何使用apply函数对DataFrame进行函数操作。

内置函数

Pandas提供了丰富的内置函数来满足各种数据处理需求。这些函数通常能够直接操作Series或DataFrame对象，并返回操作后的结果。

下面是一些常用的Pandas内置函数：

sum()：对数据进行求和
mean()：对数据进行求平均值
max()：找出数据的最大值
min()：找出数据的最小值
count()：统计非缺失值的数量
describe()：生成数据的描述性统计信息

让我们通过一个示例来演示如何使用这些内置函数：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用内置函数进行数据处理
print(df.sum())
print(df.mean())
print(df.max())
print(df.min())
print(df.count())
print(df.describe())

运行上面的代码，我们可以得到以下结果：

A    15
B   150
dtype: int64
A    3.0
B   30.0
dtype: float64
A    5
B   50
dtype: int64
A    1
B   10
dtype: int64
A    5
B    5
dtype: int64
             A     B
count  5.00000   5.0
mean   3.00000  30.0
std    1.58114  15.8
min    1.00000  10.0
25%    2.00000  20.0
50%    3.00000  30.0
75%    4.00000  40.0
max    5.00000  50.0

以上结果展示了使用Pandas内置函数对DataFrame进行基本的数据处理操作。

自定义函数

除了使用内置函数，我们还可以自定义函数来处理数据。在Pandas中，可以通过apply()函数来应用自定义函数。

下面是一个示例，展示如何定义一个自定义函数，并使用apply()函数对DataFrame进行处理：

def add_two(x):
    return x + 2

df['A'] = df['A'].apply(add_two)
print(df)

运行上面的代码，我们可以得到以下结果：

在上面的示例中，我们定义了一个函数add_two(x)，该函数接收一个参数x，然后返回x加2的结果。我们使用apply()函数将这个自定义函数应用到DataFrame的列’A’上，从而实现了对数据的自定义处理。

函数的向量化运算

Pandas支持函数的向量化运算，这意味着我们可以直接对整个Series或DataFrame进行运算，而无需显式地编写循环。这样可以大大提高计算效率。

下面是一个示例，展示了如何使用向量化运算进行数据处理：

# 同时对'A'和'B'列进行运算
df['A'] = df['A'] * 2
df['B'] = df['B'] + 5

print(df)

运行上面的代码，我们可以得到以下结果：

在这个示例中，我们直接对整个列进行运算，而无需通过循环逐个元素操作。这样不仅提高了运算效率，还使代码更简洁易读。

使用apply函数

除了自定义函数外，我们还可以使用apply()函数对DataFrame进行函数操作。apply()函数可以接收一个函数作为参数，并将该函数应用到DataFrame的每一行或每一列上。

下面是一个示例，展示了如何使用apply()函数对DataFrame进行函数操作：

# 定义一个函数，计算'A'和'B'列的和
def sum_of_two_columns(row):
    return row['A'] + row['B']

# 使用apply函数计算所有行的和
df['sum'] = df.apply(sum_of_two_columns, axis=1)
print(df)

运行上面的代码，我们可以得到以下结果：

    A   B  sum
0   6  15   21
1   8  25   33
2  10  35   45
3  12  45   57
4  14  55   69

在上面的示例中，我们定义了一个函数sum_of_two_columns(row)，该函数接收一行数据作为参数，并返回该行数据中’A’和’B’列的和。然后我们使用apply()函数将这个函数应用到DataFrame上，计算每一行’A’和’B’列的和，并将结果存储在新的一列’sum’中。

结论

在本文中，我们介绍了Pandas中引入函数运算的基本概念。我们讨论了Pandas内置函数的使用方法，以及如何定义和应用自定义函数。同时，我们还探讨了函数的向量化运算和如何使用apply()函数对DataFrame进行函数操作。

通过灵活运用内置函数和自定义函数，以及掌握向量化运算和apply()函数的使用技巧，我们可以更加高效地处理和分析数据。

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