使用apply函数应用自定义函数基于Series数据生成新的DataFrame（Python）

最新推荐文章于 2025-02-15 16:16:49 发布
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文章标签： python 人工智能 开发语言 Python
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本文介绍了如何使用Python的Pandas库中的apply函数，结合自定义函数处理Series数据，生成新的DataFrame。示例中，通过对学生成绩应用评级函数，实现了将成绩转换为'优秀'、'良好'等评级，并展示了完整的代码和运行结果。

在Python中，Pandas是一个非常强大的数据处理库，它提供了各种灵活的功能来处理和分析数据。其中，apply函数是Pandas中一个常用的功能，它可以基于Series数据应用自定义函数，并生成一个新的DataFrame。本文将详细介绍如何使用apply函数来实现这一功能，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个包含Series数据的DataFrame。假设我们有一个包含学生姓名和对应成绩的DataFrame，如下所示：

import pandas as pd

data = {
   
   '姓名': ['张三', '李四', '王五'
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使用apply()函数进行自定义函数的应用以生成新的Dataframe
qq_37934722的博客
04-27 377
在这个例子中，我们通过使用apply()函数应用自定义函数来将学生根据年龄分为不同的年龄段，并统计了每个年龄段的人数和占比。现在，我们想要根据学生的年龄(age)属性将学生分为三个不同的年龄段：18岁以下、18-20岁和20岁以上，并统计每个年龄段人数的占比。在Python中，我们可能会经常遇到需要从Series数据中生成新的Dataframe的情况，为了更高效地进行此类操作，可以通过使用apply()函数并传递一个自定义函数来实现。使用apply()函数进行自定义函数的应用以生成新的Dataframe。
Pandas数据处理：使用apply()函数对DataFrame列应用函数
qq_37934722的博客
05-06 483
在数据处理过程中，我们通常需要对数据进行转换和处理。其中，apply()函数是Pandas中一种非常实用的方式，可对DataFrame列应用函数。使用apply()函数时，我们首先需要定义一个函数，并将其作为apply的参数传入。最后，我们再将转换后的数据添加到原始DataFrame中，形成新的一列。除此之外，apply()函数还可以对多列数据进行操作，并且可以与lambda表达式结合使用，提高代码效率。总的来说，Pandas的apply()函数为数据分析处理提供了方便快捷的途径，值得我们深入学习和掌握。
Pandas 模块-操纵数据(6)-DataFrame 使用自定义函数
一分耕耘一分收获
12-08 5521
如果想要应用自定义的函数，或者把其他库中的函数应用到 Pandas.DataFrame 对象中，有以下三种方法： 操作整个 DataFrame 的函数：pipe() 操作行或者列的函数：apply() 操作单一元素的函数：applymap(）
python pandas DataFrame.apply调用自定义函数
rankiy的博客
11-06 1万+
DataFrame.apply调用自定义函数 DataFrame.apply(self, func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds) 按指定行/列传输到函数，调用函数进行数据处理，并返回按行/列计算值 统计列为空值的数量 #创建函数计算列空值 def not_nu...
DataFrame的apply()、applymap()、map()方法
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不曾走远的博客
07-20 9万+
对DataFrame对象中的某些行或列，或者对DataFrame对象中的所有元素进行某种运算或操作，我们无需利用低效笨拙的循环，DataFrame给我们分别提供了相应的直接而简单的方法，apply()和applymap()。其中apply()方法是针对某些行或列进行操作的，而applymap()方法则是针对所有元素进行操作的。 1 map()方法 The map method ...
pandas编写自定义函数、使用apply函数应用自定义函数基于Series数据生成新的dataframe
data+scenario+science+insight
03-01 589
pandas编写自定义函数、使用apply函数应用自定义函数基于Series数据生成新的dataframe
Python apply自定义函数
最新发布
AI Agent 首席体验官
02-15 1597
假设我们有一个Series，希望通过apply()# 创建一个Series# 自定义函数# 使用apply应用自定义函数0 11 42 93 16假设我们有一个DataFrame# 创建一个DataFrame})# 自定义函数# 使用apply在每一列上应用自定义函数A 2B 2如果你希望按行（而不是按列）应用自定义函数，可以设置axis=1# 创建一个DataFrame})# 自定义函数，计算每一行的和# 使用apply按行应用自定义函数0 51 72 9。
Dataframe关于apply方法自定义函数的使用记录和效率测试
静静的学习就好
04-09 685
DataFrame.apply()方法相关的简单用例
数据处理与统计分析篇-day08-apply()自定义函数与分组操作
m0_60916732的博客
09-22 1435
在SQL中我们经常使用 GROUP BY 将某个字段,按不同的取值进行分组,在pandas中也有groupby函数, 分组之后,每组都会有至少1条数据, 将这些数据进一步处理,返回单个值的过程就是聚合,比如分组之后计算算术平均值, 或者分组之后计算频数,都属于聚# 需求: 计算各个大洲的平均寿命# 方式1: 使用Pandas的mean()函数.​# 方式2: 使用自定义函数, 计算平均值.# 1. 定义函数, 计算某列的平均值.# 某列平均值 = 该列元素和 / 该列元素个数​​。
Pandas教程07：DataFrame数据中apply参数自定义运算的用法
我的Python教程
11-30 1297
在上面的示例中，我们首先创建了一个包含学生数学和英语成绩的DataFrame。然后，我们定义了一个计算总分数的函数calculate_total_score，该函数接受一个行作为参数，并返回该行的数学和英语成绩之和。最后，我们使用apply方法将该函数应用于DataFrame的每一行，并将结果存储在一个新的’Total’列中。此函数可以接收一个函数作为输入，并应用于DataFrame的每一列。2.假设我们有一个包含学生数学和英语成绩的DataFrame，我们想要计算每个学生的总分数。
【Pandas】Apply自定义函数
魏大大
10-06 1613
DataFrame的apply自定义函数和Series自定义行数使用方法并无明显区别，但是，二者的工作原理不同。而DataFrame的apply自定义方法是针对DF的。调用函数，具体是针对行还是针对列，要取决于传入的参数。Series的apply自定义方法是针对。apply函数有axis参数，当。
python数据处理----Apply自定义函数和向量化函数
bjsyc123456的博客
04-27 2563
什么是Apply自定义函数？ Pandas提供了很多处理数据的API，如果自己的需求不能被这些API满足的时候，我们就需要写自定义函数使用apply函数 apply函数接收一个自定义函数，将DataFrame的 行/列 数据传递给自定义函数处理。 apply函数类似for循环，遍历行/列的每一个元素，比原生的for循环效率高。 Series使用apply自定义函数 创建数据 创建自定义函数 调用apply函数传入自定义函数(传入的自定义函数不能加括号) 原数据： import pan
pandas中DataFrame的apply()方法和applymap()方法，以及python内置函数map()
S_o_l_o_n的博客
07-03 1万+
       我们经常会对DataFrame对象中的某些行或列，或者对DataFrame对象中的所有元素进行某种运算或操作，我们无需利用低效笨拙的循环，DataFrame给我们分别提供了相应的直接而简单的方法，apply()和applymap()。其中apply()方法是针对某些行或列进行操作的，而applymap()方法则是针对所有元素进行操作的。        我们给出具体的例子看这两个方法...
data.frame操作
拱头的专栏
10-26 4736
data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE,stringsAsFactors = default.stringsAsFactors())： 用做例子的数据： > country=c("US","US","UK","UK","UK") > gender=c("M","F","F","M","F
python之pandas操作apply返回多列、series+apply
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07-24 5804
python之pandas操作返回多列
使用apply函数在Python的DataFrame数据行上应用函数
ByteHackerX的博客
09-06 411
在Python的pandas库中，apply函数是一个强大且灵活的工具，它可以在DataFrame的数据行上应用自定义的函数。然后，我们使用apply函数将这个函数应用于薪水列，将每个薪水值都传递给increase_salary函数进行处理，并将返回的结果赋值回原始的薪水列。在上面的示例中，我们定义了一个名为calculate_total的函数，它接受一行数据作为参数，并返回薪水和年龄之和。然后，我们使用apply函数将这个函数应用于DataFrame的每一行，并将返回的结果赋值给新的’Total’列。
Pandas-apply自定义函数
weixin_45862390的博客
12-31 1330
Pandas提供了很多数据处理的API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数, 这个时候可以使用apply函数apply函数可以接收一个自定义函数, 可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理apply函数类似于编写一个for循环, 遍历行/列的每一个元素,但比使用for循环效率高很多。
apply函数 基本语法 在DataFrame的每一列上应用函数 apply函数在Python中的使用 应用于列 应用于行 自定义函数 apply函数的注意事项——《跟老吕学Python编程》附录资料
Python老吕的博客
04-13 1894
除了使用匿名函数（如上述示例中的lambda函数）外，你还可以定义自己的函数，并使用apply()函数来应用它。# 使用自定义函数计算每一列的总和的两倍。
在 Pandas 中使用自定义函数
weixin_44100044的博客
03-22 1744
pandas中自定义函数的使用
掌握Python pandas中DataFrame和Series函数的使用
资源摘要信息:"Python pandas库 DataFrame和Series类函数用法Help" Pandas是一个开源的Python数据处理库，它提供了快速、灵活和表达能力强的数据结构，专门为处理结构化（表格、多维、异质）和时间序列数据而设计。...
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