Pandas 在DataFrame索引上应用函数

在本文中，我们将介绍如何在Pandas DataFrame索引上应用函数。在Pandas中，索引是一种非常重要的数据结构。通过Pandas apply函数，我们可以对索引进行一些组合或操作，以得到期望的结果。下面将对apply函数在索引上的应用进行详细介绍。

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Pandas apply函数

apply()函数是一个非常实用的函数，可以对Pandas DataFrame中的每个元素应用一个函数。在Pandas中，它可以在DataFrame的行、列或索引上应用函数。其中，针对索引上的apply函数，可以通过以下方式进行应用：

df.index = df.index.map(lambda x: str(x) + '_new')

以上代码将在DataFrame索引上应用一个lambda函数，将索引转化为字符串并在末尾添加一个_new。

除此之外，还可以使用apply()函数将Python函数应用到DataFrame索引上：

def convert_to_str(x):
    return str(x) + '_new'

df.index = df.index.map(convert_to_str)

示例

下面给出一些示例，介绍如何在Pandas DataFrame索引上应用函数：

示例一

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}, index=['I1', 'I2', 'I3'])
print(df)

输出：

    a  b
I1  1  4
I2  2  5
I3  3  6

我们希望在索引中添加一个固定的字符串。可以使用以下代码：

df.index = df.index.map(lambda x: 'New_{}'.format(x))
print(df)

输出：

        a  b
New_I1  1  4
New_I2  2  5
New_I3  3  6

示例二

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}, index=['I1', 'I2', 'I3'])
print(df)

输出：

    a  b
I1  1  4
I2  2  5
I3  3  6

我们希望使用一个字典来映射新索引。可以使用以下代码：

mapping_dict = {'I1': 'New_I1', 'I2': 'New_I2', 'I3': 'New_I3'}
df.index = df.index.map(mapping_dict.get)
print(df)

输出：

        a  b
New_I1  1  4
New_I2  2  5
New_I3  3  6

示例三

import re

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}, index=['I1(ABC)', 'I2(DEF)', 'I3(GHI)'])
print(df)

输出：

          a  b
I1(ABC)   1  4
I2(DEF)   2  5
I3(GHI)   3  6

我们希望提取索引中的括号中的内容，并在新索引中使用它。可以使用以下代码：

df.index = df.index.map(lambda x: re.findall('\((.*?)\)', x)[0])
print(df)

输出：

     a  b
ABC  1  4
DEF  2  5
GHI  3  6

总结

通过本文，我们了解到了如何在Pandas DataFrame索引上应用函数，包括使用lambda函数、Python函数以及字典等方式。这些方法可以在数据处理中很有用，特别是在需要对索引进行处理时。