Pandas函数应用

Pandas函数应用

1.pipe()

（1）函数签名

df.pipe(func, params)
series.pipe(func, params)

DataFrame或Series对象调用pipe()函数，DataFrame或Series作为func函数的第一个参数，根据需求返回自己定义的任意类型数据。
–func: 调用的目标函数；

–params: func函数的其它函数。

2.apply()

apply()可以对DataFrame按行和列（默认按列）进行函数处理，也支持Series。如果是Series，将逐个传入具体值。使用lambda时，变量是调用对象低一维的值。

3.applymap()

​ df.applymap()可实现元素级函数应用，即对DF中所有的元素（不包含索引）应用函数处理。使用lambda时，变量是指每一个具体的值。

4.map()

map()根据输入对应关系映射值返回最终数据，用于Series对象或者DF对象的一列。传入的值可以是一个字典，键为原数据值，值为替换后的值。

可以传入一个函数（参数为Series的每个值），还可以传入一个字符格式化表达式来格式化数据内容。

5.agg()

agg()一般用于使用指定轴上的一项或多项操作进行汇总，可以传入一个函数或函数的字符，还可以用列表的形式传入多个函数。

另外，agg()还支持传入函数的位置参数和关键字参数，支持每个列分别用不同的方法聚合，支持指定轴的方向。

agg()的用法整体上与apply()极为相似。

6.transform()

​ DF或Series自身调用函数并返回一个与自身size相同的数据。

7.copy()

复制对象，copy()中的deep参数指定是否深复制。

deep=True（默认）为深复制，否则为浅复制（与原对象共享内存空间）。