Pandas知识点-详解行列级批处理函数apply
在Pandas中，DataFrame和Series等对象需要执行批量处理操作时，可以借用apply()函数来实现。
apply()的核心功能是实现”批量”调度处理，至于批量做什么，由用户传入的函数决定（自定义或现成的函数）。函数传递给apply()，apply()会帮用户在DataFrame和Series等对象中（按行或按列）批量执行传入的函数。
先看一个例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Col-1': [1, 3, 5], 'Col-2': [2, 4, 6], 'Col-3': [9, 8, 7], 'Col-4': [3, 6, 9]},
index=['A', 'B', 'C'])
print(df)
df_new = df.apply(lambda x: x-1)
print('-' * 30, '\n', df_new, sep='')
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4
A 1 2 9 3
B 3 4 8 6
C 5 6 7 9
Col-1 5
Col-2 6
Col-3 9
Col-4 9
dtype: int64
Col-1 1
Col-2 2
Col-3 7
Col-4 3
dtype: int64
def make_ok(s):
return pd.Series(['{}ok'.format(d) for d in s])
df4 = df.apply(make_ok)
print('-' * 30, '\n', df4, sep='')
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4
0 1ok-列 2ok-列 9ok-列 3ok-列
1 3ok-列 4ok-列 8ok-列 6ok-列
2 5ok-列 6ok-列 7ok-列 9ok-列
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4
A 1-yes 2-yes 9-yes 3-yes
B 3-yes 4-yes 8-yes 6-yes
C 5-yes 6-yes 7-yes 9-yes
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4
0 1-yes 2-yes 9-yes 3-yes
1 3-yes 4-yes 8-yes 6-yes
2 5-yes 6-yes 7-yes 9-yes
在apply()中，func函数的第一个参数默认会传入Series对象，这就是前面说的”将列/行作为Series对象传递给函数”，因此函数func至少要有一个参数，这个参数相当于类方法中的self，不需要在args中传值。如果func没有参数，则不能在apply中使用。
如果func的参数多于一个，则多出来的参数通过args传递，args接收一个元组，args里只有一个值时，需要加上逗号。如果func中有关键字参数，可以传到apply中kwds的位置。
传入多个函数进行聚合**
df10 = df.apply([np.max, np.min])
print('-' * 40, '\n', df10, sep='')
df11 = df.apply({'Col-1': np.mean, 'Col-2': np.min})
print('-' * 40, '\n', df11, sep='')
df12 = df.apply({'Col-1': [np.mean, np.median], 'Col-2': [np.min, np.mean]})
print('-' * 40, '\n', df12, sep='')
Col-1 3.0
Col-2 2.0
dtype: float64
A 3.75
B 5.25
C 6.75
dtype: float64
Col-1 Col-2 Col-3 Col-4 Col-x
A 1 2 9 3 1ok
B 3 4 8 6 3ok
C 5 6 7 9 5ok
A 2ok
B 4ok
C 6ok
Name: Col-2, dtype: object
a 0ok
b 1ok
c 2ok
d 3ok
e 4ok
dtype: object
DataFrame中的一行或一列都是一个Series，所以用DataFrame的列或行调用apply()就相当于Series调用apply()。
在DataFrame中，apply()将行/列作为Series传给func函数，在Series中，apply()将Series中的每一个值传给func函数。对于这两种情况，func接受的参数类型完全不一样，因此使用时一定要注意func函数的参数类型，否则可能不适用。
s2 = s.apply(np.mean)
print('-' * 20, '\n', s2, sep='')
s3 = np.mean(s)
print('-' * 20, '\n', s3, sep='')
2.0
将Series中的每一个值传给apply()中的函数func，返回的结果仍然是一个Series。将Series作为一个整体传给apply()中的函数func，有些函数返回的结果仍然是Series，如上面的自定义函数，有些函数返回的结果不再是Series，而是一个其他类型的数据，如numpy中的统计运算函数（mean、max、min）等。
因此DataFrame经过apply()批处理后，可能会变成一个Series，这是由apply()中的函数func的返回值决定的，与apply()无关。
以上就是pandas中的apply()函数的用法介绍和分析，希望对你有帮助，想要深入的了解apply()函数的底层原理，可以打个断点，在”Debugger”模式中看运行过程，也可以看源码。如果你有其他的想法或疑问，欢迎加我好友一起交流讨论。
参考文档：
[1] pandas中文网：https://www.pypandas.cn/docs/Original: https://blog.csdn.net/weixin_43790276/article/details/125532026
Author: 小斌哥ge
Title: Pandas知识点-详解行列级批处理函数apply
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