Pandas每日函数学习之apply函数（pandas中apply）

ztj100 2025-04-09 22:45 8 浏览 0 评论

apply函数是Pandas 中的一个非常强大的工具，它允许你对 DataFrame 或 Series 中的数据应用一个函数，可以是自定义的函数，也可以是内置的函数。apply 可以作用于 DataFrame 的行或列，也可以作用于 Series 的每个元素。

基本语法

DataFrame 上的 apply

当 apply 函数用于 DataFrame 时，它默认作用于每一列，也可以通过设置参数作用于每一行。

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

func: 要应用的函数。
axis: 默认为 0，表示函数应用于每一列。如果设置为 1，则函数应用于每一行。
raw: 如果为 True，则将每行或列转换为数组，而不是 Series。
result_type: 选择返回的对象类型。默认为 None，可以设置为 'expand'、'reduce' 或 'broadcast' 来控制返回值的形式。
args: 传递给函数的位置参数元组。
kwds: 传递给函数的关键字参数。

Series 上的 apply

当 apply 函数用于 Series 时，它将指定的函数应用于 Series 的每个元素。

Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds)

func: 要应用的函数。
convert_dtype: 尝试将结果转换为指定的数据类型。
args 和 kwds: 传递给 func 的额外参数和关键字参数。

示例

假设我们有一个 DataFrame

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [10, 20, 30]
})

列操作：计算每列的最大值和最小值的差

def diff_max_min(x):
    return x.max() - x.min()

df.apply(diff_max_min)

行操作：计算每行的和

df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)

假设我们有一个 Series

s = pd.Series([1, 2, 3])

应用一个函数来计算每个元素的平方

s.apply(lambda x: x**2)

dataframe apply

Pandas每日函数学习之apply函数（pandas中apply）

DataFrame 上的 apply

Series 上的 apply

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