dataframe.apply(lambda )

dataframe.apply(lambda) 是 Pandas 中的一个方法，其作用是将一个函数应用到一个 Pandas 数据框（dataframe）的每一列或每一行。可以通过指定 lambda 函数来自定义应用的函数。这个方法常常用于数据预处理、数据清洗和数据转换等方面。

相关问题

dataframe.apply

DataFrame.apply() 是 Pandas 库中 DataFrame 类的一个方法，用于对 DataFrame 中的每一列或每一行进行指定的函数操作。具体来说，apply() 可以接受一个函数或 lambda 表达式作为参数，将其应用到 DataFrame 的每一行或每一列，并返回处理后的结果。apply() 方法可以用于实现许多常见的数据清洗和转换操作，例如计算新的列、处理缺失值、转换数据类型等。

需要注意的是，apply() 方法默认对每一列进行操作，可以通过 axis 参数指定对每一行进行操作。

以下是 apply() 方法的基本语法：

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

其中，func 表示需要应用的函数或 lambda 表达式；axis 表示处理的方向，0 表示按列处理，1 表示按行处理；raw 和 result_type 参数用于控制输出结果的格式；args 和 kwds 参数则可以传递其他参数给被调用的函数。

python dataframe.apply()

`DataFrame.apply()`是一个用于`pandas`数据帧(DataFrame)的函数，它允许你将一个函数应用于数据帧中的一行或一列，或整个数据帧，并返回一个新的数据帧。

语法如下：

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

参数说明：

- `func`：用于应用于数据帧的函数。
- `axis`：指定应用函数的轴。0表示列，1表示行。
- `raw`：如果为True，则将一维的数组传递给函数，否则传递一个Series。
- `result_type`：指定返回的结果类型。默认为None，将返回一个Series。
- `args`和`**kwds`：可选参数，用于传递给`func`的其他参数。

示例：

import pandas as pd

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

# 对每一列应用sum函数
result1 = df.apply(sum, axis=0)
print(result1)

# 对每一行应用mean函数
result2 = df.apply(lambda x: x.mean(), axis=1)
print(result2)

# 对整个数据帧应用max函数
result3 = df.apply(max)
print(result3)

输出：

a     6
b    15
c    24
dtype: int64
0    4.0
1    5.0
2    6.0
dtype: float64
a    3
b    6
c    9
dtype: int64