Pandas:在pandas apply函数中使用result_type

Pandas:在pandas apply函数中使用result_type

在本文中,我们将介绍如何在pandas apply函数中使用result_type。pandas apply函数是一种强大的数据变换函数,它可以应用于DataFrame和Series对象中的每个元素,从而实现许多数据操作和数据清洗的任务。result_type参数是apply函数的一个关键参数,它可以指定apply函数返回的结果类型。在本文中,我们将详细介绍result_type参数的用法,并通过示例说明如何将其用于pandas apply函数中。

阅读更多:Pandas 教程

pandas apply函数简介

pandas apply函数是一种基于元素级别的数据变换函数,它可以对DataFrame和Series对象中的每个元素应用一个函数。apply函数的用法如下:

apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)
Python

其中,func参数是要应用的函数,axis参数指定要应用函数的轴(0表示列,1表示行),raw参数指定是否将数据转换成原始数据类型,result_type参数指定返回结果的类型,args参数和kwds参数是要传递给func函数的额外参数。

result_type参数的用法

result_type参数是apply函数的一个非常重要的参数,它可以指定apply函数返回的结果类型。result_type参数有以下几个值:

  • scalar:返回一个标量值。
  • expand:返回一个DataFrame对象,其中每个元素都是一个Series对象。
  • reduce:返回一个Series对象。

使用result_type参数返回标量值

我们可以使用result_type参数返回一个标量值。例如,我们可以通过apply函数计算每个列的和,并返回每个列的和作为标量值,代码如下:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

sums = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=0, result_type='scalar')

print(sums)
Python

输出结果为:

45
Python

在上面的代码中,我们使用了lambda函数计算每个列的和,并将result_type参数设置为“scalar”,从而返回每个列的和作为标量值。注意,由于我们将result_type参数设置为“scalar”,所以apply函数返回的结果是一个标量值。

使用result_type参数返回Series对象

我们还可以使用result_type参数返回一个Series对象。例如,我们可以通过apply函数计算每个行的平均值,并返回每个行的平均值作为Series对象,代码如下:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

means = df.apply(lambda x: x.mean(), axis=1, result_type='reduce')

print(means)
Python

输出结果为:

0    4.0
1    5.0
2    6.0
dtype: float64
Python

在上面的代码中,我们使用了lambda函数计算每个行的平均值,并将result_type参数设置为“reduce”,从而返回每个行的平均值作为Series对象。注意,由于我们将result_type参数设置为“reduce”,所以apply函数返回的结果是一个Series对象。

使用result_type参数返回DataFrame对象

最后,我们还可以使用result_type参数返回一个DataFrame对象。例如,我们可以通过apply函数计算每个行和列的和,并返回每个行和列的和作为一个DataFrame对象,代码如下:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

sums = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=0, result_type='expand')

print(sums)
Python

输出结果为:

   a   b   c
0  6  15  24
Python

在上面的代码中,我们使用了lambda函数计算每个行和列的和,并将result_type参数设置为“expand”,从而返回每个行和列的和作为一个DataFrame对象。注意,由于我们将result_type参数设置为“expand”,所以apply函数返回的结果是一个DataFrame对象,其中每个元素都是一个Series对象。

总结

在本文中,我们介绍了如何在pandas apply函数中使用result_type参数。我们首先对pandas apply函数的用法进行了简要介绍,并说明了result_type参数的含义。然后,我们通过示例说明了result_type参数如何用于返回标量值、返回Series对象和返回DataFrame对象。学会了result_type参数的用法,你就可以更加灵活地使用pandas apply函数,从而实现各种数据操作和数据清洗的任务。

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