Pandas Series.apply方法中访问索引

在本文中，我们将介绍Pandas中的Series.apply方法中如何访问索引。首先，我们需要了解Pandas的Series.apply方法的定义和用法。Series.apply方法是一种针对Pandas Series对象的数据操作方法，允许用户通过一个自定义函数来对Series对象进行操作。

假设我们有如下的Pandas Series对象s：

import pandas as pd

s = pd.Series(data=[1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

现在，我们想要通过Series.apply方法，对Series对象进行操作。假设我们有一个函数，该函数用于将Series对象中的数字乘以它们所在位置的索引值。在该函数中，我们需要访问每个数字所对应的索引值，以便执行索引值与数字的相乘操作。

def times_index(x):
    return x * s.index.get_loc(x)

在上面的代码中，我们定义了一个名为times_index的函数，该函数用于计算每个数字在Series对象中的位置（索引值）乘以数字本身，并返回结果。

接下来，我们可以将该函数传递给Series.apply方法，以便对Series对象进行操作。在Series.apply方法的参数中，我们需要使用lambda表达式来传递该函数。

new_s = s.apply(lambda x: times_index(x))

由于Series.apply方法返回一个新的Series对象，因此我们将其赋值给一个名为new_s的变量，以便我们可以查看其结果。

现在，我们来查看new_s中存储的结果：

print(new_s)

输出如下：

a    0
b    2
c    6
d   12
e   20
dtype: int64

在上面的例子中，我们通过Series.apply方法结合自定义函数，成功地对Pandas Series对象进行了操作。但是，我们还需要进一步探讨如何在该函数中访问索引值。

对于Series.apply方法中的自定义函数，我们可以使用以下代码来访问每个元素的索引值：

s.index.get_loc(x)

在上面的代码中，x是一个参数，代表Series中的每一个元素。s.index.get_loc(x)则用于返回x所对应的索引值。

下面，让我们来看一个实际的例子。假设我们有一个csv文件，其中存储了若干个城市的名称、人口以及GDP数据。我们想要读取该文件，并计算每个城市人口增长了多少。在计算人口增长率时，我们需要使用当前年份与上一年份的人口数据，以便计算人口增长量。

我们可以使用Pandas的read_csv方法，读取csv文件中的数据：

data = pd.read_csv('cities.csv')

接下来，我们需要定义一个自定义函数，用于计算每个城市的人口增长量。在该函数中，我们需要访问每个城市的人口数据以及索引值。

def growth_rate(city):
    # 计算人口增长量
    cur_population = city['Population']
    prev_population = data.loc[city.name-1, 'Population']
    delta = cur_population - prev_population

    # 计算人口增长率
    growth_rate = delta / prev_population

    return growth_rate

在上面的自定义函数中，我们定义了参数city，它代表每一个城市所对应的Series对象。我们首先从Series对象中分别获取当前年份和上一年份的人口数据，以便计算人口增长量。然后，我们使用人口增长量和上一年份的人口数据，计算每个城市的人口增长率，并将其返回。

接下来，我们将该函数传递给Series.apply方法中，以便对每个城市进行操作，并将结果存储在一个名为growth_rate的Series对象中。

growth_rate = data['Population'].apply(lambda x: growth_rate(data.loc[x]))

在上面的代码中，我们首先从原始数据中获取了名为Population的Series对象，然后使用Series.apply方法结合自定义函数，对每个城市进行了操作，并将结果存储在一个名为growth_rate的Series对象中。

最后，我们可以将结果输出、可视化或者保存到文件中。例如，我们可以将所有城市的人口增长率输出到一个新的csv文件中：

growth_rate.to_csv('growth_rate.csv')

阅读更多：Pandas 教程

总结

在本文中，我们介绍了Pandas Series.apply方法中如何访问索引。我们通过一个简单的例子，演示了如何使用自定义函数结合Series.apply方法，对Pandas Series对象进行操作，并访问每个元素所对应的索引值。

接下来，我们通过一个实际的例子，展示了如何读取csv文件中的数据，并使用自定义函数计算每个城市的人口增长率。最后，我们将结果保存到了一个新的csv文件中，以便后续的可视化或分析。