pandas apply
时间: 2023-10-12 15:19:40 浏览: 48
pandas 中的 apply() 函数是用来对 DataFrame 或 Series 中的数据进行自定义操作的函数。通过 apply() 函数,我们可以将一个自定义的函数应用到 DataFrame 或 Series 中的每一行或每一列,以实现对数据的批量处理。
apply() 函数可以接收以下参数:
- func:需要对 DataFrame 或 Series 进行应用的自定义函数。
- axis:指定 apply() 函数应用的方向,axis=0 表示对每一列应用函数,axis=1 表示对每一行应用函数。
- args:传递给自定义函数的其他参数。
下面是一个使用 apply() 函数对 DataFrame 进行批量处理的示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 自定义函数,计算每个人的税后工资
def calculate_tax(salary):
return salary * 0.9
# 对 DataFrame 中的 salary 列应用自定义函数
df['tax_salary'] = df['salary'].apply(calculate_tax)
# 输出处理后的 DataFrame
print(df)
```
运行结果如下:
```
name age salary tax_salary
0 Alice 25 5000 4500.0
1 Bob 30 6000 5400.0
2 Charlie 35 7000 6300.0
3 David 40 8000 7200.0
```
在上面的代码中,我们定义了一个自定义函数 calculate_tax(),用来计算每个人的税后工资。然后,我们使用 apply() 函数对 DataFrame 中的 salary 列应用该函数,最终得到一个新的列 tax_salary,表示每个人的税后工资。
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