python 中apply
时间: 2023-10-11 09:12:02 浏览: 82
在Python中,apply()函数是Pandas库中的一个方法,用于对DataFrame对象的行或列应用一个函数。apply()函数的语法如下:DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)。
其中,func参数是要应用的函数,可以是Python内置函数、NumPy函数、Pandas方法或自定义函数。根据axis参数的不同,apply()函数可以在行(axis=0)或列(axis=1)上应用函数。默认情况下,apply()函数在列上应用函数。
下面是apply()函数的一些常见用法:
1. 使用Python内置函数:可以通过传入Python内置的函数(如max、mean、min等)来对DataFrame的每一列或每一行进行计算。例如,df.apply(max)会返回每一列的最大值。
2. 使用NumPy函数:可以通过传入NumPy库中的函数来对DataFrame的每一列或每一行进行计算。例如,df.apply(np.mean)会返回每一列的均值。
3. 使用Pandas方法:可以通过传入Pandas库中的方法来对DataFrame的每一列或每一行进行计算。例如,df.apply(pd.DataFrame.min)会返回每一列的最小值。
4. 使用自定义函数:可以通过自定义函数来对DataFrame的每一列或每一行进行计算。自定义函数需要返回一个Series对象,可以通过pd.Series()来创建。例如,def make_ok(s): return pd.Series(['{}ok'.format(d) for d in s]),然后通过df.apply(make_ok)来应用该函数。
另外,当在apply()中传入多个函数时,返回的结果会被聚合成一个新的DataFrame或Series,类似于Pandas中的聚合函数DataFrame.agg()。可以通过在apply()中传入函数名字符串来调用函数。例如,df.apply('mean', axis=1)会返回每一行的均值,df.apply(['mean', 'min'], axis=1)会返回每一行的均值和最小值。
综上所述,apply()函数在Python中是一个非常强大和灵活的函数,可以通过传入不同类型的函数来对DataFrame的行或列进行计算和处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python apply函数](https://blog.csdn.net/weixin_30457551/article/details/97701158)[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* *3* [Pandas知识点-详解行列级批处理函数apply](https://blog.csdn.net/weixin_43790276/article/details/125532026)[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%"]
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