dataframe的apply方法怎么使用

dataframe的apply方法可以对数据框中的每一列应用一个函数。该方法有两个参数，第一个参数是应用的函数，第二个参数是指定函数应用的方向。例如，如果你想对数据框中的每一列进行求和操作，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

sum_cols = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=0)

print(sum_cols)

输出：

col1     6
col2    15
dtype: int64

在这里，我们使用了一个 lambda 函数来对每一列进行求和操作，然后指定了第二个参数 axis=0，表示应用函数的方向是列方向。

需要注意的是，apply方法会返回一个新的 Pandas Series 或 DataFrame，因此需要将结果赋值给一个新的变量。

相关问题

DATAFRAME apply

在数据框中，apply()方法可以用于在特定的列或行上应用函数。引用中的示例展示了如何在studentinfo数据框的ATTENDANCE_PERCENTAGE和MID_TERM_GRADE列上应用检查函数。通过设置参数axis=1，可以在数据框的行上进行迭代。这意味着检查函数将被应用于每一行的ATTENDANCE_PERCENTAGE和MID_TERM_GRADE值。

引用提供了另一个示例，展示了如何将函数传递给apply()方法。在这个示例中，我们定义了一个名为km_to_miles()的函数，并将其传递给apply()方法。apply()方法将该函数应用于系列中的每个数据点。这个示例展示了如何在Pandas数据框中使用apply()方法。

另外，引用给出了一个具体的代码示例。在这个示例中，我们将"ATTENDANCE_PERCENTAGE"和"MID_TERM_GRADE"这两列传递给apply()方法，并在这两列的每一行上应用check函数。最后，将计算结果存储在studentinfo数据框的"FINAL_GRADE_STATUS"列中。

综上所述，apply()方法是在数据框中应用函数的一种有效方式，可以根据需要在特定的列或行上进行操作。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一文搞懂Pandas Dataframe中的apply方法](https://blog.csdn.net/weixin_39915649/article/details/126476752)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

dataframe apply

应用中的信息，DataFrame的apply()方法可以将函数应用于由各列或行形成的一维数组上。通过指定axis参数，可以选择对每一列或每一行进行操作。例如，对于给定的DataFrame df，可以使用apply()方法对其进行操作。

引用提供了一些示例代码，展示了如何使用apply()方法在DataFrame的列或行上应用函数。使用lambda表达式定义函数，然后通过apply()方法将该函数应用到DataFrame的列或行上。默认情况下，apply()方法按列为单位应用函数，可以通过指定axis=1参数来按行进行操作。

引用中提到，传给apply()方法的函数可以选择对每一行还是每一列进行操作，取决于传入的axis参数，默认axis=0表示对每一列进行操作，axis=1表示对每一行进行操作。因此，传入apply()方法的最重要的两个参数是函数func和axis。

综上所述，dataframe apply()方法是用来对DataFrame的列或行进行函数应用的方法，可以通过指定axis参数来选择按列或按行进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一文搞懂Pandas Dataframe中的apply方法](https://blog.csdn.net/weixin_39915649/article/details/126476752)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python DataFrame的apply方法](https://blog.csdn.net/weixin_42394591/article/details/80588097)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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