pd.apply

`pd.apply`是pandas库中的一个函数，用于对pandas数据对象（如Series或DataFrame）的每个元素应用一个自定义的函数。具体来说，`pd.apply`可以用于以下场景：

1. 对Series对象应用一个自定义函数，返回一个新的Series对象。
2. 对DataFrame对象的某一列或某一行应用一个自定义函数，返回一个新的Series对象。
3. 对DataFrame对象的每个元素应用一个自定义函数，返回一个新的DataFrame对象。

使用示例：

import pandas as pd

# 对Series对象应用自定义函数
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s_new = s.apply(lambda x: x * 2)
print(s_new)

# 对DataFrame对象的某一列或某一行应用自定义函数
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df_new = df['A'].apply(lambda x: x * 2)
print(df_new)

# 对DataFrame对象的每个元素应用自定义函数
df_new = df.applymap(lambda x: x * 2)
print(df_new)

相关问题

df.apply(pd.Series.explode).reset_index(frop=True)

`df.apply(pd.Series.explode)` 是 pandas 库中的一个操作，它用于处理 DataFrame 中嵌套的数据结构（如列表或数组），将嵌套的数据展开成单层。这个方法会沿着指定的列应用 `pd.Series.explode()` 函数。

`pd.Series.explode()` 方法的作用是将 Series 对象中每个元素如果是列表或其他可迭代对象，将其扩展为一行，原索引变为新行的多级索引。

`reset_index(drop=True)` 则是对结果DataFrame进行重新索引，其中 `drop=True` 参数表示丢弃原来的索引列，将其设置为默认从0开始的新索引。

下面是一个简单的示例来说明这个过程：

假设我们有一个 DataFrame `df`，其中某个列 `column_with_lists` 存储的是嵌套的列表：

import pandas as pd

# 原始 DataFrame 示例
data = {
    "A": [[1, 2], [3, 4]],
    "B": ["foo", "bar"],
    "C": [5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 应用 explode 和 reset_index
exploded_df = df.apply(lambda x: pd.Series(x), axis=1).explode('A').reset_index(drop=True)

在这个例子中，`apply()` 沿着列 `A` 应用，`pd.Series(x)` 将每一项转换为单独的 Series，然后 `explode('A')` 展开这些列表，最后 `reset_index(drop=True)` 重置并删除原始的行索引。

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表

根据你提供的代码，可能存在以下问题：

1. 代码中 `daily_date` 没有定义，应该是 `df_daily`。

2. 在 `for` 循环中，`hour_date.index` 是空的，因此循环体不会被执行，导致 `hour_date` 仍然是空的。

如果你想要生成每天的每个小时的数据，可以尝试修改代码如下：

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv')
df['DATA_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATA_TIME'])
df.set_index('DATA_TIME', inplace=True)

# 按天进行重采样，并将每天的数据存储为列表
df_daily = df.resample('D').apply(list)

hour_date = pd.DataFrame()

# 遍历每天的日期
for day in df_daily.index:
    # 生成该天的每个小时的时间序列
    date_range = pd.date_range(day, periods=24, freq='H')
    # 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列
    daily_df = pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)
    # 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中
    hour_date = pd.concat([hour_date, daily_df])

print(hour_date)

其中，`pd.date_range(day, periods=24, freq='H')` 用于生成从 `day` 开始的 24 个小时的时间序列，`pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)` 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列，`pd.concat([hour_date, daily_df])` 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中。