pandas apply result_type详解

pandas apply result_type详解

在使用pandas进行数据分析时，经常会遇到需要对数据进行处理的情况。pandas库提供了一个很有用的方法apply，它可以对DataFrame或Series中的数据进行逐行或逐列操作。在pandas 1.0版本中，apply方法引入了一个新的参数result_type，用于控制apply的返回值类型。本文将详细解释pandas apply方法的用法和result_type参数的作用。

pandas apply方法简介

在pandas中，apply方法用于对DataFrame或Series中的数据进行自定义操作。它的基本语法如下：

df.apply(func, axis=0, result_type=None)

• func：自定义的操作函数，可以是一个匿名函数、lambda表达式或自定义函数。
• axis：指定对行还是列进行操作，axis=0表示对每一列应用操作，axis=1表示对每一行应用操作。
• result_type：控制apply的返回值类型，可以取值’expand’、’reduce’或’broadcast’。

result_type参数的作用

result_type参数可以控制apply方法的返回值类型，主要有以下三种选项：

• ‘expand’：默认值，返回DataFrame或Series。
• ‘reduce’：返回Series。
• ‘broadcast’：返回DataFrame。

‘expand’返回DataFrame或Series

当result_type=’expand’时，apply方法将返回DataFrame或Series，具体返回结果取决于返回值的格式。如果自定义操作函数返回标量值，apply将返回Series；如果返回数组或其他可迭代对象，apply将返回DataFrame。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

def add(row):
    return row['A'] + row['B']

result = df.apply(add, axis=1, result_type='expand')

print(result)

输出：

0    5
1    7
2    9
dtype: int64

在示例中，自定义操作函数add返回了每行’A’列和’B’列之和，因此返回一个Series。

‘reduce’返回Series

当result_type=’reduce’时，apply方法将返回Series，无论自定义操作函数返回的是标量值还是数组。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

def add(row):
    return row['A'] + row['B']

result = df.apply(add, axis=1, result_type='reduce')

print(result)

输出：

0     5
1     7
2     9
dtype: int64

在示例中，自定义操作函数add返回了每行’A’列和’B’列之和，因此返回一个Series。

‘broadcast’返回DataFrame

当result_type=’broadcast’时，apply方法将返回DataFrame，无论自定义操作函数返回的是标量值还是数组。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

def add(row):
    return row['A'] + row['B']

result = df.apply(add, axis=1, result_type='broadcast')

print(result)

输出：

   A  B
0  5  5
1  7  7
2  9  9

在示例中，自定义操作函数add返回了每行’A’列和’B’列之和，并通过’broadcast’返回一个DataFrame。

总结

通过本文的介绍，我们了解了pandas apply方法的用法和result_type参数的作用。根据自定义操作函数的返回值格式，可以灵活选择合适的result_type来控制apply的返回值类型。在实际数据处理中，灵活运用apply方法和result_type参数，可以更方便地处理数据，提高数据处理效率。