python中apply函数

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本文详细解析了Pandas库中的apply函数，展示了如何利用此函数对DataFrame数据进行列操作、行操作以及整体操作，通过实例演示了apply函数与groupby函数的结合使用，适用于数据处理和分析场景。

函数原型

DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)

1.该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针。
2.这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据
结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数
会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构
并返回。
3.apply函数常与groupby函数一起使用，如下图所示
在这里插入图片描述
4.举栗子
1.对指定列进行操作

data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
    return x-1
print(data)
print(data.ix[:,['1','2']].apply(f))
    0   1   2   3
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15
    1   2
0   0   1
1   4   5
2   8   9
3  12  13

2.对行操作

data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
    return x-1
print(data)
print(data.ix[[0,1],:].apply(f))
    0   1   2   3
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15
   0  1  2  3
0 -1  0  1  2
1  3  4  5  6

3.整体对列操作

data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
    return x.max()
print(data)
print(data.apply(f))
    0   1   2   3
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15

0    12
1    13
2    14
3    15
dtype: int64

4.整体对行操作

data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
    return x.max()
print(data)
print(data.apply(f,axis=1))
    0   1   2   3
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15
0     3
1     7
2    11
3    15
dtype: int64