如何使用Python的DataFrame apply函数进行数据处理

一、何为pandas DataFrame

要使用DataFrame apply函数进行数据处理，首先需要了解pandas DataFrame是什么。DataFrame是一个类似于表格的数据结构，由行和列组成，每列可以有不同的数据类型。DataFrame可以方便地处理数值型、字符串型、时间序列等多种数据类型。在pandas中，DataFrame是很常见的一个数据类型，我们可以通过DataFrame对数据进行切片、筛选、操作、处理等多种操作。

二、DataFrame apply方法的作用

apply方法是pandas中的一个重要方法，它常用于对DataFrame的某一个轴应用一个函数，以实现数据处理。在DataFrame中，轴是指DataFrame的行或列。apply方法可以接受多种函数，包括lambda函数、自己编写的函数等等。

apply方法的用途之一是能够把一个函数应用于DataFrame 的轴并指定轴的方向。例如对于DataFrame 的一个列，我们可以通过 apply() 方法来统计其中每个元素的长度值，并创建一个新列将其保存。

三、使用apply方法实现对DataFrame数据进行处理的例子

下面我们以实例来说明如何使用Python的DataFrame apply函数进行数据处理。

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
})
 
# 使用 apply() 方法将每个值逐个赋值，并使用这些值创建一个新的列
df['length_of_A'] = df['A'].apply(lambda x: len(x))
 
# 打印输出新的DataFrame
print(df)

#输出结果
    A   B   C   D  length_of_A
0  A0  B0  C0  D0            2
1  A1  B1  C1  D1            2
2  A2  B2  C2  D2            2
3  A3  B3  C3  D3            2

以上例子中，我们新建了一个DataFrame，然后定义了一个apply方法，接着通过lambda表达式来统计A列中每个元素的长度，并创建一个新的列length_of_A。最后我们输出了新的DataFrame，并可以看到新的一列长度字段被成功添加。

四、使用apply方法处理DataFrame中的每一个列

除了应用于每一个元素，我们还可以用apply函数处理每一个列。下面我们将应用apply方法来统计每一列的平均值、最大值以及最小值。

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
})
 
# 使用 apply() 方法处理每列的数据
df.apply([np.mean, np.max, np.min], axis=0)
 
#打印输出结果
print(df.apply([np.mean, np.max, np.min], axis=0))

#输出结果
         A         B         C
amax   4.0       8.0      12.0
amin   1.0       5.0       9.0
mean  2.5       6.5      10.5

以上例子中，我们新建了一个DataFrame，然后使用apply方法对每一列应用了mean、amax、amin这三个方法。最后我们输出了新的结果，可以看到分别统计了每一列的最大值、最小值、平均值。

五、结合Lambda表达式和apply方法进行数据处理

在实际情况下，我们常常需要对一些列进行处理。下面我们以对一列数据进行平方操作来说明如何结合lambda表达式和apply方法进行数据处理。

import pandas as pd
 
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
})
 
# 使用 apply() 方法结合 lambda 表达式对一列数据进行平方操作
df['A_Square'] = df['A'].apply(lambda x: x**2)
 
# 打印输出结果
print(df)

#输出结果
   A  B   C  A_Square
0  1  5   9         1
1  2  6  10         4
2  3  7  11         9
3  4  8  12        16

以上例子中，我们新建了一个DataFrame，然后使用df[‘A’].apply()方法将lambda表达式应用在A列的每一个元素上并创建了新列A_Square，我们成功地对该数据进行了平方处理。

六、结合applymap()方法对DataFrame进行全局数据处理

applymap()方法可以对DataFrame中的每一个元素应用一个函数，同时适用于所有元素，并将结果保存在一个新的DataFrame中。

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
})
 
# 使用 applymap() 方法以及 lambda 表达式对DataFrame进行处理
df = df.applymap(lambda x: x**2)
 
# 打印输出结果
print(df)

#输出结果
    A   B    C
0   1  25   81
1   4  36  100
2   9  49  121
3  16  64  144

以上例子中，我们新建了一个DataFrame，然后使用applymap方法将lambda表达式应用于每一个元素上，实现了全局数据处理，在新的DataFrame中成功完成了平方处理。

结论

以上便是如何使用Python的DataFrame apply函数进行数据处理的方法。总的来说，apply函数提供了一种方便的方式来应用自定义函数或lambda表达式到DataFrame中的数据，并通过平方、统计函数等方法来实现数据处理。记住，apply方法的应用十分灵活，可以替换成自己的特定函数，以适应不同的数据处理需求。

原创文章，作者：DFHS，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/142724.html