python中apply函數詳情

更新時間：2022年01月26日 14:24:26 作者：sorrythanku?

這篇文章主要介紹了python中apply函數詳情，該函數最有用的是第一個參數，這個參數是函數，相當于C/C++的函數指針，更多詳細內容，需要的小伙伴可以參考下面文章內容

函數原型：

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

1.該函數最有用的是第一個參數，這個參數是函數，相當于C/C++的函數指針。
2.這個函數需要自己實現，函數的傳入參數根據axis來定，比如axis = 1，就會把一行數據作為Series的數據
結構傳入給自己實現的函數中，我們在函數中實現對Series不同屬性之間的計算，返回一個結果，則apply函數
會自動遍歷每一行DataFrame的數據，最后將所有結果組合成一個Series數據結構
并返回。
3.apply函數常與groupby函數一起使用，如下圖所示:

4.舉栗子

對指定列進行操作:

data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
? ? return x-1
print(data)
print(data.ix[:,['1','2']].apply(f))
? ? 0 ? 1 ? 2 ? 3
0 ? 0 ? 1 ? 2 ? 3
1 ? 4 ? 5 ? 6 ? 7
2 ? 8 ? 9 ?10 ?11
3 ?12 ?13 ?14 ?15
? ? 1 ? 2
0 ? 0 ? 1
1 ? 4 ? 5
2 ? 8 ? 9
3 ?12 ?13

對行操作:

data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
? ? return x-1
print(data)
print(data.ix[[0,1],:].apply(f))
? ? 0 ? 1 ? 2 ? 3
0 ? 0 ? 1 ? 2 ? 3
1 ? 4 ? 5 ? 6 ? 7
2 ? 8 ? 9 ?10 ?11
3 ?12 ?13 ?14 ?15
? ?0 ?1 ?2 ?3
0 -1 ?0 ?1 ?2
1 ?3 ?4 ?5 ?6

整體對列操作:

data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
? ? return x.max()
print(data)
print(data.apply(f))
? ? 0 ? 1 ? 2 ? 3
0 ? 0 ? 1 ? 2 ? 3
1 ? 4 ? 5 ? 6 ? 7
2 ? 8 ? 9 ?10 ?11
3 ?12 ?13 ?14 ?15

0 ? ?12
1 ? ?13
2 ? ?14
3 ? ?15
dtype: int64

整體對行操作:

data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
? ? return x.max()
print(data)
print(data.apply(f,axis=1))
? ? 0 ? 1 ? 2 ? 3
0 ? 0 ? 1 ? 2 ? 3
1 ? 4 ? 5 ? 6 ? 7
2 ? 8 ? 9 ?10 ?11
3 ?12 ?13 ?14 ?15
0 ? ? 3
1 ? ? 7
2 ? ?11
3 ? ?15
dtype: int64

到此這篇關于python中apply函數詳情的文章就介紹到這了,更多相關python中apply函數內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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