pandas的apply方法

pandas的apply()方法用于在Series和DataFrame上调用自定义的函数，以实现代码结构更清晰和简洁的目的。apply()方法可以应用于Series和DataFrame，也可以应用于分组操作（groupby）。当应用于DataFrame时，参数是每一列。例如，可以使用apply()方法计算一个DataFrame各个字段的偏度和峰度。在自定义的函数中，第一个参数表示下一个维度，可以是Series或DataFrame。需要注意的是，apply()方法不会改变原数据，因此需要使用赋值操作来保存结果。

相关问题

pandas apply

pandas 的 apply 方法可以将一个函数应用到 DataFrame 或 Series 的每一行或每一列上，返回一个 Series 或 DataFrame。

例如，假设我们有一个 DataFrame，每一行表示一个人的信息，其中包含姓名、年龄和性别三列：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
        'age': [25, 30, 35, 40], 
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

我们想要统计每个人姓名中字母 "a" 出现的次数。可以使用 apply 方法，传入一个函数来完成：

def count_a(name):
    return name.count('a')

df['count_a'] = df['name'].apply(count_a)

这样就会在 DataFrame 中新增一列 count_a，表示每个人姓名中字母 "a" 的出现次数。

apply 方法的常见用途包括：

- 对某一列进行数据清洗或转换
- 将某一列数据中的文本进行分词或其他自然语言处理操作
- 对每一行进行复杂的计算或模型预测

pandas apply函数

pandas的apply函数是一个非常有用的函数，它可以将一个自定义的函数应用到DataFrame或Series的每一行或每一个元素上。通过apply函数，我们可以对数据进行自定义的操作和转换。

apply函数的基本语法是：df.apply(func, axis=0/1)

其中，func是我们自定义的函数，可以是一个lambda表达式或者普通的函数。axis参数指定了应用函数的方向，axis=0表示按列应用函数，axis=1表示按行应用函数。

当我们使用apply函数时，它会遍历DataFrame或Series的每一行或每一个元素，并将其作为参数传递给我们定义的函数。然后，我们可以在函数中对数据进行处理、计算或其他操作，并返回处理后的结果。

下面是一个示例，展示了如何使用apply函数计算DataFrame中每一行的和：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，计算每一行的和
def row_sum(row):
    return row['A'] + row['B']

# 使用apply函数应用row_sum函数到每一行
df['Sum'] = df.apply(row_sum, axis=1)

print(df)

输出结果为：

   A  B  Sum
0  1  4    5
1  2  5    7
2  3  6    9

这里，我们定义了一个函数row_sum，它接收一个参数row，表示DataFrame中的每一行。在函数中，我们通过row['A']和row['B']分别获取每一行的'A'列和'B'列的值，并将它们相加作为结果返回。然后，我们使用apply函数将row_sum函数应用到每一行，并将计算结果存储在新的'Sum'列中。