Python 中如何使用apply函数

这篇文章给大家介绍Python 中如何使用apply函数，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

1、介绍

apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下：

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

该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针。

这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。

2、样例

import numpy as npimport pandas as pdf = lambda x: x.max()-x.min()df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['utah', 'ohio', 'texas', 'oregon'])print(df)t1 = df.apply(f)print(t1)t2 = df.apply(f, axis=1)print(t2)

输出结果如下所示：

               b         d         eutah    1.106486  0.101113 -0.494279ohio    0.955676 -1.889499  0.522151texas   1.891144 -0.670588  0.106530oregon -0.062372  0.991231  0.294464b    1.953516d    2.880730e    1.016430dtype: float64utah      1.600766ohio      2.845175texas     2.561732oregon    1.053603dtype: float64

3、性能比较

df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(6),                   'b': ['foo', 'bar'] * 3,                   'c': np.random.randn(6)})def my_test(a, b):    return a + bprint(df)df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1) # 方法1print(df)df['Value2'] = df['a'] + df['c']  # 方法2print(df)

输出结果如下：

          a    b         c0 -1.194841  foo  1.6482141 -0.377554  bar  0.4966782  1.524940  foo -1.2453333 -0.248150  bar  1.5265154  0.283395  foo  1.2822335  0.117674  bar -0.094462          a    b         c     Value0 -1.194841  foo  1.648214  0.4533741 -0.377554  bar  0.496678  0.1191242  1.524940  foo -1.245333  0.2796073 -0.248150  bar  1.526515  1.2783654  0.283395  foo  1.282233  1.5656285  0.117674  bar -0.094462  0.023212          a    b         c     Value    Value20 -1.194841  foo  1.648214  0.453374  0.4533741 -0.377554  bar  0.496678  0.119124  0.1191242  1.524940  foo -1.245333  0.279607  0.2796073 -0.248150  bar  1.526515  1.278365  1.2783654  0.283395  foo  1.282233  1.565628  1.5656285  0.117674  bar -0.094462  0.023212  0.023212

注意：当数据量很大时，对于简单的逻辑处理建议方法2（个人处理几百M数据集时，方法1花时200s左右，方法2花时10s）！！！

关于Python 中如何使用apply函数就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。