Python Pandas 简明教程

Python Pandas - Function Application

要将自己的函数或其他库的函数应用于 Pandas 对象，您应该注意这三种重要方法。下面讨论了这些方法。使用哪种合适的方法取决于您的函数是否期望对整个 DataFrame、面向行或列或按元素进行操作。

按表方式应用函数：pipe()
按行或列方式应用函数：apply()
按元素方式应用函数：applymap()

Table-wise Function Application

自定义操作可以通过传递函数和适量参数作为管道参数来执行。因此，操作将对整个 DataFrame 执行。

例如，给 DataFrame 中所有的元素添加值 2。然后，

adder function

adder 函数将两个数字值作为参数添加，并返回和。

def adder(ele1,ele2):
   return ele1+ele2

我们现在将使用自定义函数对 DataFrame 执行操作。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.pipe(adder,2)

让我们看一下完整的程序 −

import pandas as pd
import numpy as np

def adder(ele1,ele2):
   return ele1+ele2

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.pipe(adder,2)
print df.apply(np.mean)

它的 output 如下所示 −

        col1       col2       col3
0   2.176704   2.219691   1.509360
1   2.222378   2.422167   3.953921
2   2.241096   1.135424   2.696432
3   2.355763   0.376672   1.182570
4   2.308743   2.714767   2.130288

Row or Column Wise Function Application

任意函数可以使用 apply() 方法沿 DataFrame 或 Panel 的轴应用，该方法与描述性统计方法类似，接受可选的 axis 参数。默认情况下，操作按列执行，将每一列视为类似数组。

Example 1

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.apply(np.mean)
print df.apply(np.mean)

它的 output 如下所示 −

col1   -0.288022
col2    1.044839
col3   -0.187009
dtype: float64

通过传递 axis 参数，可以按行执行操作。

Example 2

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.apply(np.mean,axis=1)
print df.apply(np.mean)

它的 output 如下所示 −

col1    0.034093
col2   -0.152672
col3   -0.229728
dtype: float64

Example 3

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.apply(lambda x: x.max() - x.min())
print df.apply(np.mean)

它的 output 如下所示 −

col1   -0.167413
col2   -0.370495
col3   -0.707631
dtype: float64

Element Wise Function Application

并非所有函数都可以向量化（既不能返回另一个数组的 NumPy 数组，也不能返回任何值），DataFrame 上的 applymap() 方法和 Series 上的 analogously map() 方法接受任何 Python 函数，该函数取单个值并返回单个值。

Example 1

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])

# My custom function
df['col1'].map(lambda x:x*100)
print df.apply(np.mean)

它的 output 如下所示 −

col1    0.480742
col2    0.454185
col3    0.266563
dtype: float64

Example 2

import pandas as pd
import numpy as np

# My custom function
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.applymap(lambda x:x*100)
print df.apply(np.mean)

它的 output 如下所示 −

col1    0.395263
col2    0.204418
col3   -0.795188
dtype: float64