python中的apply(),map(),agg()等的用法

本文介绍了Python中数据处理常用的几个函数,包括map()函数,它对序列中的每个元素调用给定函数并返回新列表;DataFrame的applymap(),用于对数据框的每个元素应用标量函数;agg()函数,用于在指定轴上聚合数据;以及apply()函数,用于在数据框的行或列上应用函数,最后提到了transform()函数,用于在原始数据上进行函数操作并返回相同长度的结果。

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(1)map()
函数:map(function, iterable, …)
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
function – 函数
iterable – 一个或多个序列注意这里可以是一个或者多个数组成的列表

def f(x):
    return x*x
map(f,[2,3])

在python中返回的是迭代器。
(2)df.applymapp()
结构:DataFrame.applymap(func)
此方法应用一个函数,该函数接受并向数据帧的每个元素返回一个标量。
参考

df = pd.DataFrame([[1, 2.12], [3.356, 4.567]])
df.applymap(lambda x: len(str(x)))

表示会对每一个元素进行func操作。

	0	1
0	3	4
1	5	5

(3)# 在指定轴上使用一个或多个操作进行聚合。
df.agg()等价于df.aggregate()
DataFrame.agg(func, axis=0, *args, **kwargs)

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3],
                    [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9],
                  [np.nan, np.nan, np.nan]],
                  columns=['A', 'B', 'C'])
df.agg(['sum', 'min'])    
df.aggregate(['sum', 'min'])#等价于df.agg()              

结果:

      A	      B  	C
sum	12.0	15.0	18.0
min	1.0	    2.0 	3.0

参考文档

(4)df.apply()
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None,
result_type=None, args=(), **kwds)[source]
该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数.
详情请看

df = pd.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A', 'B'])
df.apply(np.sqrt)

结果:

	A	B
0	2.0	3.0
1	2.0	3.0
2	2.0	3.0

(5)transform()
df.transform()
DataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs)
表示调用函数func,并返回与原数据有相同长度的数据帧,就相当于在元数据上进行函数操作,并返回值
参考

import numpy as np
s = pd.Series(range(3))
s.transform([np.sqrt,np.exp])

结果:

sqrt	exp
0	0.000000	1.000000
1	1.000000	2.718282
2	1.414214	7.389056
<think>好的,用户想详细了解Pythonpandas库的apply函数。首先,我需要回忆一下apply函数的基本用法和常见应用场景。记得apply可以对DataFrame的行或列应用函数,也可以对Series的每个元素应用函数。不过要确认一下参数,比如axis参数是0还是1对应行或列,可能容易混淆。 接下来,应该考虑用户的使用场景。用户可能是在数据处理过程中遇到了需要对某列或行进行复杂操作的情况,比如数据清洗、转换或者特征工程。这时候apply函数比内置的向量化操作更灵活,但也要注意效率问题,尤其是数据量大的时候。 用户的身份可能是数据分析师或者刚学习Python的数据科学新手。如果是新手,可能需要更基础的例子和详细的参数解释。如果是更有经验的用户,可能需要高级用法,比如结合lambda函数或使用其他库的函数。 用户的需求可能不仅仅是基本用法,还可能想知道何时使用apply,以及与其他方法(如mapapplymap)的区别。此外,可能需要注意apply的性能问题,避免在大数据场景下滥用。 需要确认apply函数的语法,比如df.apply(func, axis=0),默认是应用在列上。然后举一些例子,比如对每一列求和,或者对每一行计算统计量。同时,要提到Series的apply,比如对每个元素进行处理,比如字符串操作。 另外,高级应用部分可以包括使用lambda函数,传递参数,以及返回多个值的情况,比如结合result_type='expand'来生成新的列。还要提醒用户尽量使用向量化操作代替apply,因为效率更高,但某些复杂情况只能用apply。 可能还需要比较applyapplymapmap的区别,帮助用户理解不同情况下的选择。例如,applymap是元素级的,用于DataFrame每个元素,而map用于Series。 最后,注意事项部分要强调性能问题,特别是在大数据集上,apply可能较慢,建议先寻找内置函数,不得已再用apply。另外,处理后的数据形状变化,比如返回Series或DataFrame时的不同处理方式。 总结结构应该是:基本用法、参数详解、Series与DataFrame的不同应用、高级技巧、性能优化、常见误区。这样用户能逐步深入了解apply函数的使用。</think>在Pythonpandas库中,`apply()`函数是DataFrame和Series对象的重要方法,用于实现灵活的数据处理。以下将从6个维度详细解析其用法: --- ### 一、核心功能解析 ```python DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs) ``` - **func**:要应用的函数 - 支持普通函数、lambda表达式 - 可返回标量、Series或DataFrame - **axis**:应用方向 - 0/'index':列方向(默认) - 1/'columns':行方向 - **raw**:数据传递形式 - False:按Series传递(默认) - True:按ndarray传递(提升性能) --- ### 二、典型应用场景 #### 1. 列向处理 ```python import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6]}) # 计算每列的均值 df.apply(np.mean) # 等价于 df.mean() # 自定义列处理 def scale(col): return (col - col.min()) / (col.max() - col.min()) df.apply(scale) ``` #### 2. 行向处理 ```python # 计算每行的总和 df.apply(sum, axis=1) # 复杂行计算 def row_stats(row): return pd.Series({ 'sum': row.sum(), 'mean': row.mean(), 'std': row.std() }) df.apply(row_stats, axis=1) ``` --- ### 三、进阶使用技巧 #### 1. 结果类型控制 ```python # 自动展开Series为多列 df.apply(lambda x: pd.Series([x.min(), x.max()]), axis=1, result_type='expand') # 保持嵌套结构 df.apply(lambda x: [x.min(), x.max()], axis=1, result_type='reduce') ``` #### 2. 参数传递 ```python def adjust_value(val, adjustment): return val * adjustment df['A'].apply(adjust_value, args=(1.1,)) # 所有A列值×1.1 ``` --- ### 四、性能优化建议 1. **向量化优先原则**: - 内置方法(如`df.sum()`)比apply快10-100倍 - 例如:`df['col'].str.upper()`优于`apply(lambda x: x.upper())` 2. **Numpy加速方案**: ```python # 传统apply写法 df.apply(lambda x: x**2 + 2*x + 1) # 优化为向量化运算 df.values**2 + 2*df.values + 1 ``` --- ### 五、与相关函数对比 | 方法 | 适用对象 | 处理粒度 | 返回类型 | |------------|------------|------------|-------------| | `apply` | DF/Series | 行/列/元素 | 任意类型 | | `applymap` | DataFrame | 元素级别 | 标量 | | `map` | Series | 元素级别 | 标量 | | `agg` | DF/Series | 聚合操作 | 标量/Series | --- ### 六、特殊场景解决方案 #### 1. 处理缺失值 ```python def safe_divide(a, b): try: return a / b except ZeroDivisionError: return np.nan df.apply(lambda row: safe_divide(row['A'], row['B']), axis=1) ``` #### 2. 并行加速 使用`swifter`库实现自动并行化: ```python import swifter df.swifter.apply(func) # 自动选择最佳并行策略 ``` --- ### 注意事项 1. **避免过度使用**:仅在无法向量化操作时使用apply 2. **类型一致性**:确保函数返回类型与预期一致 3. **大内存消耗**:处理大型数据集时监控内存使用 4. **调试技巧**:使用`print(type(x))`在函数内确认输入类型 通过合理运用`apply()`,可以在保持代码可读性的同时处理复杂的自定义数据转换需求。建议结合具体业务场景,在代码效率和可维护性之间找到最佳平衡点。
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