apply的axis为1时，将series数据转化为dataframe数据

当你在Pandas的DataFrame中使用`apply()`函数，并设置`axis=1`时，这个操作实际上是沿着每一列（即行方向，因为轴1通常对应于DataFrame的列索引）对Series（一维数组）进行操作。对于每列数据，`apply()`会应用您提供的函数，将其结果转换为一个新的值并替换原列。这可以用于执行一些列级别的计算，比如统计、转换或者是清洗等操作。

例如，假设你有一个包含多个列的DataFrame，你可以使用`applymap()`（`axis=0`默认情况下就是按行操作）对每一项元素（包括数值和非数值）应用函数，而`apply(axis=1)`则是针对每个列独立地处理，返回的结果通常是同形的新DataFrame，其中原来的列已经被新的计算结果替代了。

举个例子：

df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3],
   'B': [4, 5, 6],
   'C': [7, 8, 9]
})

# 比如你想对每个列求平方，然后保留原来列名
new_df = df.apply(lambda col: col**2, axis=1)

相关问题

dataframe的apply

apply()方法是Pandas数据框架中的一个功能强大的方法，它可以将函数应用于由各列或行形成的一维数组。默认情况下，apply()方法会以列为单位，分别对每一列应用函数。通过指定参数axis=1，可以对每一行应用函数。

使用apply()方法，可以实现各种数据操作。例如，可以计算每一列或每一行的最大值和最小值的差值，可以通过返回一个由多个值组成的Series来获得每一列或每一行的最小值和最大值。还可以对每一个元素应用一个Python函数，对DataFrame中的各个浮点值保留指定的小数位数。

总而言之，apply()方法允许用户对DataFrame的每个值进行不同类型的数据操作，从而提供了很大的灵活性和功能性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [一文搞懂Pandas Dataframe中的apply方法](https://blog.csdn.net/weixin_39915649/article/details/126476752)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python DataFrame的apply方法](https://blog.csdn.net/weixin_42394591/article/details/80588097)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

DataFrame 遍历数据

在pandas中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，非常适合遍历其数据。你可以通过迭代行、列或索引来访问每个元素。以下是一些常见的遍历方法：

1. **迭代行**（逐行处理）：

   for index, row in df.iterrows():
       print(row)
       # 或者按列处理
       print(row['column_name'])

2. **迭代列**（逐列处理）：

   for col in df.columns:
       print(col, df[col])

3. **通过索引直接获取单个元素**：

   value = df.loc[row_index, column_index]

4. **使用`.apply()`函数应用自定义函数到每一项**：

   new_df = df.apply(custom_function, axis=0)  # 对行应用
   or
   new_df = df.apply(custom_function, axis=1)  # 对列应用

5. **使用`.iteritems()`迭代键值对（仅适用于旧版本的`dict-like`接口）**：

   for key, value in df.iteritems():
       # key是行名，value是该行所有列的值组成的Series