11 pandas DataFrame - 聚合之apply

=== 聚合 apply ===

定义：apply是pandas库的一个重要函数，多和groupby函数一起使用，也可以直接用于DataFrame和Series对象。主要用于数据聚合运算，可以很方便得对分组进行现有的运算和自定义运算。

使用场景: 自定义函数处理数据

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(1,9,(4,4)),columns=list('abcd'))
df1

df1.apply(lambda x:x*10)

df1['a'].apply(lambda x:x*10)

0    50
1    80
2    80
3    30
Name: a, dtype: int64

df1.apply(lambda x:x*10,axis=1)

df1.loc[0:2,'a':'b'].apply(lambda x:x*10)

=== 自定义函数 ===

def f1(x):
    print(type(x))
    return x*10
df1.apply(f1)

使用自定义函数，需要明白参数的数据是什么数据类型

字符串拼接

data = np.random.randint(1,10,(3,3))
df1 = pd.DataFrame(data,columns=list('abc'))
df1

定义有参数的函数

def f2(x,str_text):
    return str(x)+str_text
df1['a'].apply(f2,args = (' nice',)) #通过args传入参数元组

0    1 nice
1    2 nice
2    6 nice
Name: a, dtype: object