df.apply()的参数

`df.apply()`方法用于在DataFrame中应用一个函数。它的主要参数如下：

- `func`：要应用于每个元素或每个列的函数。可以是一个Python函数、一个Numpy函数或一个Pandas函数。
- `axis`：指定函数应用的轴。0表示按列应用，1表示按行应用。
- `raw`：如果为True，则函数将应用于每个元素，否则将应用于每个行或列。
- `result_type`：指定返回值的类型。可以是`expand`（默认值，返回DataFrame）、`reduce`（返回Series）或`broadcast`(返回与原始形状相同的对象)。
- `args`和`kwargs`：传递给函数的参数和关键字参数。
- `reduce`：如果为True，则将结果缩小为一个标量值。
- `broadcast`：如果为True，则广播结果以匹配原始形状。

例如，如果我们有一个DataFrame `df`，并且想要将每个元素乘以2，可以使用以下代码：

df.apply(lambda x: x*2)

其中`lambda x: x*2`是我们要应用于每个元素的函数。

相关问题

df.apply(np.cumsum)

这行代码使用 pandas 库中的 apply() 方法对 DataFrame 中的每一列进行累加操作，即对每一列中的所有元素依次求累计和。numpy 库中的 cumsum() 方法用于对一维数组进行累加操作，返回一个数组，其中每个元素都是原数组中该位置之前所有元素的和。因此，np.cumsum 作为 apply() 方法的参数，表示对每一列应用 numpy 库中的 cumsum() 方法。

pandas df.apply()

pandas的df.apply()方法是用于对DataFrame中的行或列进行操作的函数。它可以接受一个函数作为参数，并将其应用于DataFrame中的每一行或每一列。下面是一个使用df.apply()方法的例子：

假设我们有以下的DataFrame：

import pandas as pd

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

我们可以使用df.apply()方法将一个函数应用于每一列：

def add_one(x):
    return x + 1

df.apply(add_one)

输出：

   A  B   C
0  2  5   8
1  3  6   9
2  4  7  10

我们也可以使用df.apply()方法将一个函数应用于每一行：

def sum_row(x):
    return x.sum()

df.apply(sum_row, axis=1)

输出：

0     12
1     15
2     18
dtype: int64

需要注意的是，如果我们想要对DataFrame中的每一个元素应用一个函数，应该使用df.applymap()方法，而不是df.apply()方法。下面是一个使用df.applymap()方法的例子：

df.applymap(lambda x: x + 1)

输出：

   A  B   C
0  2  5   8
1  3  6   9
2  4  7  10