Python DataFrame Apply方法详解

Python DataFrame Apply方法详解

在 pandas 库中的 DataFrame 中，apply 方法是一个非常有用的函数，它可以在多个轴上应用自定义函数。在本文中，我们将详细讨论 apply 方法的用法及应用场景。

apply方法概述

apply 方法可以在 DataFrame 的行或列上应用函数，其语法如下：

DataFrame.apply(func, axis=0)

其中，func 表示要应用的函数，axis 表示应用的方向，默认为 0，表示沿着列的方向应用函数。

apply方法的使用

接下来我们通过一些示例来演示 apply 方法的用法。

示例1：对DataFrame的列应用函数

首先，让我们创建一个示例 DataFrame：

import pandas as pd

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

运行结果为：

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

现在，我们将编写一个函数，用于计算每列的平方和，并应用到 DataFrame 的每一列上：

def square_sum(series):
    return series.sum() ** 2

result = df.apply(square_sum)
print(result)

运行结果为：

A    100
B    324
dtype: int64

示例2：对DataFrame的行应用函数

下面我们创建一个示例 DataFrame：

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

运行结果为：

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

现在，我们将编写一个函数，用于计算每行的和，并应用到 DataFrame 的每一行上：

def row_sum(row):
    return row.sum()

result = df.apply(row_sum, axis=1)
print(result)

运行结果为：

0     6
1     8
2    10
3    12
dtype: int64

示例3：对DataFrame的列应用带有额外参数的函数

有时候，我们的函数可能需要额外的参数。在这种情况下，可以使用 args 参数传递给 apply 方法：

def multiply_sum(series, n):
    return series.sum() * n

result = df['A'].apply(multiply_sum, args=(2,))
print(result)

运行结果为：

0     6
1     6
2     6
3     6
Name: A, dtype: int64

apply方法的注意事项

在使用 apply 方法时，有一些注意事项需要注意：

1. 尽量避免在循环中使用 apply 方法，因为 apply 是基于 Python 的循环实现，会导致性能较低。
2. 如果要对整个 DataFrame 执行类似于 element-wise 的操作，最好使用向量化的操作而不是 apply 方法。

总结

本文详细介绍了 apply 方法在 DataFrame 中的用法及应用场景，通过示例演示了对列和行应用函数的方法。