Pandas apply函数及其参数

在本文中，我们将介绍Pandas库中的apply函数及其常用参数，以及应用场景和示例。

什么是apply函数？

在Pandas中，apply函数是一种用于DataFrame或Series的行或列级操作的函数。它可将一种函数应用到DataFrame或Series的一行或一列上，并返回一个新的DataFrame或Series，该DataFrame或Series的每个单元格都是将该函数应用于对应单元格的结果。

在apply函数的第一个参数中，我们可以传递一个函数，来应用到每一行或每一列的所有数据。除此之外，apply函数还有许多参数，下面我们将逐一介绍。

apply函数常用参数

axis参数

在apply函数中最常用的参数是axis，其用来表示对指定轴应用函数。其中，axis=0表示在列级别上应用函数，axis=1表示在行级别上应用函数。

下面举例说明，假设我们有一个DataFrame数据，其包含两行三列的数字，现在我们想对每一列中的数据求和，而不是每一行中的数据。

import pandas as pd

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

df.apply(sum, axis=0)

执行上述代码，我们可以得到结果：[12, 15, 18]。

args参数

在某些情况下，我们需要将更多的参数传递给apply函数的函数参数。此时，args参数便会非常有用了。该参数可用于将其他参数传递给apply函数中的函数参数。

下面的例子演示了如何将一个带有多个参数的函数应用于行 axis=1 上：

def multiply(a, b):
    return a * b

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

df['result'] = df.apply(lambda row: multiply(row['A'], row['B']), args=(3,), axis=1)

print(df)

执行上述代码后，我们得到的结果如下：

	A	B	C	result
0	1	4	7	12
1	2	5	8	30
2	3	6	9	54

在上面的例子中，我们定义了一个名为multiply的函数，该函数需要两个参数，我们将参数3作为args参数传递给apply函数。

使用apply函数的示例

数据分析

在进行数据分析时，apply函数非常有用。在Pandas中，我们可以使用apply函数来计算DataFrame或Series的每个单元格的平均值、总和、标准差等。

下面的代码演示了如何使用apply函数对DataFrame中的数据进行标准化：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 计算每一列数据的标准差
std = df.apply(lambda x: np.std(x))

# 对每个单元格进行标准化处理
df = df.apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / np.std(x))

print(df)

输出结果如下：

	A	B	C
0	-1	-1.	-1.
1	0	0.	0.
2	1	1.	1.

数据清洗

在数据清洗中，我们可以使用apply函数来对数据进行清洗和转换。下面的代码演示了如何使用apply函数将字符串转换为数字：

import pandas as pd

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

# 将每个单元格的值转换为数字
data = data.apply(pd.to_numeric)

print(data)

输出结果如下：

	A	B	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

特征工程

在进行特征工程时，我们可以使用apply函数来生成新特征。下面的代码演示了如何使用apply函数来创建一个新的特征：

import pandas as pd

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

# 创建一个新的特征
data['D'] = data.apply(lambda row: row['A'] * 2 + row['B'], axis=1)

print(data)

输出结果如下：