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pandas进阶教程之Dataframe的apply方法

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下面我会详细讲解“pandas进阶教程之Dataframe的apply方法”的完整攻略。

引言

在pandas库中，Dataframe是一种非常常用的数据结构。它由多个 Series 按照列方向拼接而成，类似于二维数组。Dataframe中也有很多内置的方法可以用来对数据进行操作，其中apply方法是一个非常强大的函数。

Dataframe的apply方法

apply方法是用来对单个列或行进行操作的。它可以接收一个函数，并将函数应用于列或行上的每个元素。下面是apply方法的基本语法：

DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds)

其中，参数func是一个函数，axis用来确定操作是在行方向还是列方向进行。当axis=0时，操作将在列上进行；当axis=1时，操作将在行上进行。接下来我们来看两个apply方法的示例。

例子1：计算DataFrame中每行元素的平均值

假设我们有一个DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

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

输出结果为：

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

现在我们想要计算每行的平均值。可以使用apply方法来实现：

df.apply(lambda x: np.mean(x), axis=1)

输出结果为：

0    3.0
1    4.0
2    5.0
3    6.0
dtype: float64

在这个例子中，我们使用了lambda表达式来定义一个匿名函数。这个函数将每行的元素作为输入，并调用numpy库中的mean方法计算每行的平均值。最后apply方法将返回一个Series，其中每个元素是对应行的平均值。

例子2：将DataFrame中的数据按照一定规则进行调整

下面我们来看一个稍微复杂的例子。在这个例子中，我们将按照一定的规则对DataFrame中的数据进行调整。

首先，我们创建一个DataFrame：

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
                   'C': np.random.randn(8),
                   'D': np.random.randn(8)})
print(df)

输出结果为：

     A    B         C         D
0  foo  one  0.378495 -1.431805
1  bar  one  0.862610 -0.922252
2  foo  two  0.200428 -0.659371
3  bar  two  0.979069  1.042497
4  foo  two  0.403725 -0.256651
5  bar  one -1.686819  0.464643
6  foo  one  0.966062 -0.771434
7  foo  two  1.227061  0.735310

我们现在想要对这个DataFrame进行调整。具体来说，我们想要对列A中的foo替换为bar，对列B中的one替换为two。可以使用apply方法来实现：

df.apply(lambda x: x.map({'foo': 'bar', 'one': 'two'}).fillna(x))

输出结果为：

     A    B         C         D
0  bar  two  0.378495 -1.431805
1  bar  two  0.862610 -0.922252
2  bar  two  0.200428 -0.659371
3  bar  two  0.979069  1.042497
4  bar  two  0.403725 -0.256651
5  bar  two -1.686819  0.464643
6  bar  two  0.966062 -0.771434
7  bar  two  1.227061  0.735310

在这个例子中，我们使用了一个map函数来将foo替换为bar，将one替换为two。然后通过fillna方法来填充其他值。

结论

这就是Dataframe的apply方法的完整攻略。它是一个非常强大的数据操作工具，可以用来对单个列或行进行操作。虽然它的语法有些复杂，但是只要掌握了它的基本用法，就可以大大提高数据处理的效率。

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