Pandas函数介绍：DataFrame.apply()会执行两次顶行

在本文中，我们将介绍Pandas库中一个重要函数：DataFrame.apply()。这个函数可以对DataFrame中的数据进行行或列的处理，非常常用。但是，有时候我们会发现使用这个函数时，顶行会被执行两次，针对这个问题，我们也将会给出解决方案。

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DataFrame.apply()的使用方法

DataFrame.apply()函数的作用是对DataFrame的数据进行行或列的处理。其用法如下：

def func(x):
    # 自定义处理函数
    return ...

df.apply(func, axis=0) # 对列执行处理

df.apply(func, axis=1) # 对行执行处理

其中，func是一个用户自定义的处理函数，x代表传入的一行或一列数据，处理完之后函数需要返回一个值。通过设置axis参数，可以指定对行或列进行处理。

下面是一个示例，大家可以看一下apply()函数的用法：

import pandas as pd

data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

def add_prefix(name):
    return 'Mr. ' + name

df['Name'] = df['Name'].apply(add_prefix)
print(df.head())

输出结果：

在上面的例子中，我们自定义了一个add_prefix函数，把姓名前加上”Mr. “，然后用apply()函数对数据进行处理，结果成功把每个名字前都加上了”Mr. “。

DataFrame.apply()顶行运行两次的坑

但是，有些同学在使用apply()函数时，可能会遇到一个问题：apply()函数会对顶行运行两次，导致处理结果不如预期。

下面是一个示例：

import math
import pandas as pd

def custom_round(x):
    if math.isnan(x):
        return x
    return round(x)

data = {'A':[1.2, 2.3, 3.4, 4.5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 执行处理函数
df['A'] = df['A'].apply(custom_round)

print(df.head())

输出结果：

     A
0  1.0
1  2.0
2  3.0
3  4.0

在这个例子中，我们自定义了一个custom_round函数，它用于对数据进行四舍五入的操作。但是，我们发现数据处理结果不对，对于第一行的数据，apply()函数会执行两次，导致计算结果不对。

这是因为，在执行apply()函数时，它会先取出数据的第一行，运行两次顶行，然后再对后面的数据进行处理。这个问题在Pandas的官方文档中，也得到了明确的说明。

解决apply()顶行运行两次的问题

针对这个问题，有两种解决方案：

方案一：使用skipna参数

skipna参数可以控制apply()函数是否对缺失值进行处理，默认为True，表示对缺失值进行处理。通过把skipna设置为False，可以避免apply()函数对顶行的处理。

import pandas as pd

df['A'] = df['A'].apply(custom_round, skipna=False)

方案二：使用lambda表达式

如果不想改变函数的实现，也可以使用lambda表达式对数据进行单独处理。这样可以避免apply()函数对顶行的处理，代码如下：

import pandas as pd

df['A'] = df['A'].apply(lambda x: custom_round(x) if x != df['A'][0] else x)

这段代码中，我们使用lambda表达式来调用自定义的函数，并在Lambda表达式中加了一个判断，如果当前行的数据和顶行的数据一样，就直接返回该值，避免了apply()函数对顶行的处理，从而成功地解决了这个问题。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas库中的一个重要函数DataFrame.apply()，并且给出了使用示例。同时，我们也讨论了一个使用apply()函数时会出现的问题：apply()函数会对顶行运行两次。最后，我们给出了两种解决方案，希望大家掌握了这个函数的使用方法，并能够避免这个问题的出现。