利用pandas的apply

利用pandas的apply可以对数据进行逐行或逐列的操作，常用于数据清洗和特征工程等领域。但是，当数据量较大时，apply的速度会比较慢，这时可以使用pandas的parallel_apply来进行并行计算，提高计算速度。在使用parallel_apply之前，需要先安装pandarallel库，并进行初始化。在使用时，需要将需要并行计算的函数传入parallel_apply中，并指定计算的轴。

相关问题

Pandas apply 多进程优化

Pandas库中的`apply()`函数通常用于对DataFrame或Series应用自定义函数。默认情况下，`apply()`是单线程的，处理大量数据时可能会比较慢。然而，你可以通过设置`axis`参数为`0`（行应用）或`1`（列应用），并启用`n_jobs`参数，来利用Python的multiprocessing模块进行多进程优化。

例如：

import pandas as pd
import multiprocessing

df = ... # 你的DataFrame
with multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count()) as pool:
    result = df.apply(some_function, axis=0, n_jobs=-1)  # -1表示使用所有可用核心

在这里，`multiprocessing.Pool()`创建了一个进程池，`n_jobs=-1`告诉它使用所有的CPU核心。注意，由于GIL（全局解释器锁）的存在，对于CPU密集型任务而言，多进程速度提升有限，但对于I/O密集型任务（如读取大文件），多进程可以显著加快速度。

pandas 利用apply函数，调整列数据

`pandas`是一个用于Python的数据分析库，它提供了一系列强大的数据结构和数据分析工具。其中，`apply()`函数是一个非常有用的功能，允许用户自定义函数应用于DataFrame的行或列上。

### 使用 `apply()` 函数调整列数据的例子：

假设我们有一个包含学生考试成绩的简单DataFrame，我们想要将所有成绩转换为等级制，比如90分以上为A，80-89分为B，70-79分为C，60分以下为D。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'数学': [95, 80, 75, 60, 90],
        '语文': [88, 74, 85, 65, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始数据:")
print(df)

#### 应用 `apply()` 转换成绩到等级：

我们可以使用 `apply()` 函数结合条件判断，将每个成绩转换为其对应的等级。为了简化操作，这里使用了一个简单的lambda函数作为映射规则。

def grade_converter(score):
    if score >= 90:
        return 'A'
    elif score >= 80:
        return 'B'
    elif score >= 70:
        return 'C'
    else:
        return 'D'

# 对DataFrame的每一列应用grade_converter函数
graded_df = df.apply(grade_converter)
print("\n转换后的等级:")
print(graded_df)

### 相关问题:

1. **如何在 `apply()` 中处理缺失值**？你可以通过添加 `na_action='ignore'` 参数或者在应用函数内部处理缺失值来解决。

2. **在 `pandas` 数据帧中使用 `apply()` 函数对多列进行同时处理**，需要如何操作？

3. **当需要更复杂的操作时，如使用向量化的运算替代手动编写逻辑函数**，应当考虑使用何种方法更高效？