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 中的 apply() 函数是用来对 DataFrame 或 Series 中的数据进行自定义操作的函数。通过 apply() 函数，我们可以将一个自定义的函数应用到 DataFrame 或 Series 中的每一行或每一列，以实现对数据的批量处理。

apply() 函数可以接收以下参数：

- func：需要对 DataFrame 或 Series 进行应用的自定义函数。
- axis：指定 apply() 函数应用的方向，axis=0 表示对每一列应用函数，axis=1 表示对每一行应用函数。
- args：传递给自定义函数的其他参数。

下面是一个使用 apply() 函数对 DataFrame 进行批量处理的示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义函数，计算每个人的税后工资
def calculate_tax(salary):
    return salary * 0.9

# 对 DataFrame 中的 salary 列应用自定义函数
df['tax_salary'] = df['salary'].apply(calculate_tax)

# 输出处理后的 DataFrame
print(df)

运行结果如下：

       name  age  salary  tax_salary
0     Alice   25    5000      4500.0
1       Bob   30    6000      5400.0
2   Charlie   35    7000      6300.0
3     David   40    8000      7200.0

在上面的代码中，我们定义了一个自定义函数 calculate_tax()，用来计算每个人的税后工资。然后，我们使用 apply() 函数对 DataFrame 中的 salary 列应用该函数，最终得到一个新的列 tax_salary，表示每个人的税后工资。

pandas apply lambdas

回答: 在pandas中，apply函数结合lambda函数可以对DataFrame中的数据进行处理和替换。引用\[1\]中的例子展示了如何使用lambda函数将DataFrame中的某一列进行条件替换。具体来说，该例子中使用lambda函数将df\['Size'\]列中小于1000000的值替换为"<1m"。然而，需要注意的是，在lambda函数中使用关键字"pass"是不合法的，因为lambda函数需要返回一个值。引用\[2\]中的例子展示了如何使用lambda函数将DataFrame中的某一列进行处理，具体来说，该例子中使用lambda函数将chipo\['item_price'\]列中的字符串转换为浮点数。引用\[3\]中的例子展示了如何使用lambda函数进行多条件替换，具体来说，该例子中使用lambda函数将df\['Size'\]列中小于1000000的值替换为"<1m"，大于等于1000000且小于等于10000000的值替换为"1-10m"。通过apply函数和lambda函数的结合，可以方便地对DataFrame中的数据进行处理和替换。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [在Pandas中使用Apply Lambda函数和多个if语句](https://blog.csdn.net/weixin_39613188/article/details/110331852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pandas apply lambda_Pandas 数据处理(二) ——条件筛选与排序！](https://blog.csdn.net/weixin_39602891/article/details/110264763)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]