pandas中Series的apply函数

最新推荐文章于 2025-05-21 09:58:34 发布

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本文介绍了一种使用Python pandas库中的apply函数简化数据处理的方法。通过一个具体的日期处理案例，展示了如何利用自定义函数对Series对象中的每个元素进行操作，从而避免了传统循环处理方式的繁琐。

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闲来无事浏览源码发现了一个特别有意思的函数
Series中的apply()函数

和大多数apply函数一样，这个函数传入的参数也是一个函数，目的是对传入的series的值进行批量的处理，不用我们手动写函数来处理

举个例子：
我有一个series，大概样子是这样的
在这里插入图片描述
我想要做的就是只要这些日期中的年，我们都知道直接split，之后取第一个就好，
达到的结果是这样

如果按照常规的方法

def deal_with_date(series_):
    new_date_list = []
    for date_ in list(series_):
        new_date_list.append(date_.split('-')[0])
    return Series(new_date_list)

这样就能实现，但是感觉series应该更强大才对，所以apply方法来了

def squter(x):
    return x.split('-')[0]

是的，你没看错，就这样简单，虽然上述的方法能实现，但还是感觉这个方法更简单，
而且通过函数就能发现，传入的参数就是series的中值，不需要传入series,然后各种转换之类的，
上面这个函数是对series的中值进行处理，下面在调用就ok

series_after_date = series_1.apply(squter)  
print(series_after_date)

apply()中直接传入函数，到此结束，稳得一批