Python數(shù)據(jù)分析之?Pandas?Dataframe應(yīng)用自定義
前言:
在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，難免需要對(duì)數(shù)據(jù)集應(yīng)用一些我們自定義的一些函數(shù)，或者其他庫(kù)的函數(shù)，得到我們想要的數(shù)據(jù)，這種情況下，可能大家第一時(shí)間想到的是使用for循環(huán)遍歷Dataframe對(duì)象，取到指定行/列的數(shù)據(jù)再進(jìn)行自定義函數(shù)的應(yīng)用，當(dāng)然這種方法完全可以實(shí)現(xiàn)，但是效率不高，接下來(lái)就來(lái)介紹一下在Pandas中如何對(duì)數(shù)據(jù)集高效的進(jìn)行自定義函數(shù)的應(yīng)用。
應(yīng)用函數(shù)
apply 方法
apply()函數(shù)是一個(gè)自定義函數(shù)作用于某一行或幾行，或者某一列或多列上的每一個(gè)元素， 使用格式如下:
df.apply(func, axis=0, *args, **kwargs)
參數(shù)如下：
- func：指定函數(shù)
- axis：指定作用于行還是列，默認(rèn)為0，表示作用于列，設(shè)置為1表示作用于行
- *args&**kwargs：接收任意數(shù)量、類(lèi)型的參數(shù)，這些參數(shù)被傳遞到函數(shù)func
例如，對(duì)下面Dataframe執(zhí)行進(jìn)行操作：
自定義"返回最大值"的函數(shù)并作用于該Dataframe：
def func(x):
return x.max()
df.apply(func)結(jié)果輸出如下：
可見(jiàn)，結(jié)果返回了每列最大的值，如果想返回每行最大的值，設(shè)置axis=1即可。
當(dāng)然apply()也支持傳遞lambda匿名函數(shù)。
applymap 方法
applymap()函數(shù)可以作用于DataFrame中的每一個(gè)元素，例如，轉(zhuǎn)換DataFrame中數(shù)據(jù)的格式：
df.applymap(lambda x: '%.2f' % x)
注意：Pandas還提供了一個(gè)map()方法，作用于Series對(duì)象，此類(lèi)方法和Python原生的map()方法都很類(lèi)似。
到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析之 Pandas Dataframe應(yīng)用自定義的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas Dataframe應(yīng)用自定義內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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