Pandas 什么时候应该（不应该）使用apply()函数

在本文中，我们将探讨在Pandas中什么情况下应该或不应该使用apply()函数。apply()函数是Pandas中的一个非常有用的函数，允许用户在Series或DataFrame对象上应用自定义函数。这个函数非常强大，但同时如果不正确使用它，可能会导致性能降低，或者代码运行变慢。

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什么是apply()函数？

apply()函数对于Pandas的Series或DataFrame对象来说是一个非常有用的方法。这个函数接受一个用户定义的函数，并且在这个函数的作用下，对每一行或每一列进行计算。所以，如果您需要对DataFrame进行非常复杂或特定的计算，那么请使用apply()函数。

下面是一个示例代码，使用apply()函数来计算DataFrame对象每一行的总和：

import pandas as pd

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

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

df['sum'] = df.apply(row_sum, axis=1)

print(df)

在这个例子中，我们定义了一个名为row_sum()的函数，这个函数的作用是对于DataFrame中的每一行，返回‘A’和‘B’两列的和。然后，我们使用apply()函数应用这个函数，并且在每一行的sum列中存储结果。最后，我们打印出DataFrame对象，并且可以看到每一行的sum列中存储的是对应行‘A’和‘B’列的和。这就是apply()函数的一个实际应用场景。

何时应该使用apply()函数？

尽管apply()函数非常强大，但是我们应该仔细考虑何时使用它。因为apply()函数需要将自定义函数应用到DataFrame中的每一个元素，所以它是一种非常消耗计算资源的方法。当数据集非常大或需要进行高度计算时，使用apply()函数可能会导致您的代码无法扩展或执行缓慢。

因此，当选择使用apply()函数时，请考虑以下几个方面：

传递给函数的参数
函数要执行的操作的复杂度
操作前后数据集的大小是否会增加

除此之外，在某些情况下，apply()函数可能会比其他函数更难以使用。例如，在某些情况下，apply()函数可能需要一些额外的特殊处理，才能使自定义操作正确的应用到每一行（或每一列）上。

当有这些需要时，可能需要考虑使用Pandas中的其他函数，例如map()或transform()。这两个函数在处理特定类型计算时，可能更快、更简单。

何时不应该使用apply()函数？

总的来说，apply()函数在大多数情况下是非常有用并且值得使用的。但是，有一些情况下，在使用apply()函数时可能会导致一些问题。例如，在一些情况下，使用apply()函数可能无法正确处理空值或缺失值。这可能会导致函数无法按照您的预期进行计算，并且导致数据集中出现异常或缺失的结果。

另一个情况是，如果您的数据集非常大，在使用apply()函数时可能会导致缓慢的运行时间和性能问题。因此，如果您的数据集非常大或希望代码更快地执行，则应考虑使用其他更高效的方法来处理数据。例如，使用并行处理的方式，或者使用一些特定的内置函数进行计算。

示例

下面是一个示例，说明何时应该或不应该使用apply()函数。假设我们有一个名为data的DataFrame，表示一个人的身高和体重：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'height': [175, 180, 160], 'weight': [70, 80, 60]})

接下来，假设我们希望计算每个人的BMI值。其中，BMI值（Body Mass Index，身体质量指数）是一个人的体重与身高的平方之比。在这种情况下，我们可以定义一个用于计算BMI的函数，并使用apply()函数将其应用到每一行：

def calc_bmi(row):
    height = row['height']
    weight = row['weight']
    bmi = weight / (height / 100) ** 2
    return bmi

data['bmi'] = data.apply(calc_bmi, axis=1)

在这个例子中，我们定义了一个名为calc_bmi()的函数，并使用apply()函数将其应用到data这个DataFrame的每一行上，以便计算每个人的BMI值。然后，我们将计算结果存储在’bmi’这个新的列中。这里，我们使用的是axis=1来表示我们希望将函数应用到每一行。如果不指定axis参数，默认情况下apply()函数会在每一列上运行。

总结

在Pandas中，apply()函数是一个非常有用的工具，可以让用户在Series或DataFrame对象上应用自定义函数。但是，当使用apply()函数时，需要考虑传递给函数的参数、函数要执行的操作的复杂度，以及操作的前后数据集的大小。在某些情况下，apply()函数可能会比其他函数更难以使用，需要进行额外的特殊处理。

总之，若数据集较小或者需要进行复杂的计算，apply()函数可以提供很好的帮助。但是若数据集过大或存在缺失值，建议使用其他更高效的方法来处理数据，以提高代码的效率和正确性。