Pandas中带参数的apply函数

在本文中，我们将介绍Pandas库中针对DataFrame数据类型的apply函数，该函数可以接受参数作为输入，并对数据框中的每一列或每一行进行操作。

阅读更多：Pandas 教程

什么是apply函数

apply函数是Pandas库中一种非常常用的函数，它可以对DataFrame中的每一个元素或每一行/列进行操作。apply函数可以接受一个函数作为参数，并应用于每一个元素或者每一行/列中。在使用apply函数时，可以选择不同的轴向（axis）来确定需要应用的方向。

apply函数的基本使用

下面我们通过一个简单的示例来说明如何使用apply函数。假设有如下一个DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5 ,6], 'C': [7, 8, 9]})

接下来，我们可以定义一个函数，对每一个元素进行加上1的操作。代码如下：

def add_one(x):
    return x + 1

运用apply函数对每一个元素进行加上1的操作：

df.apply(add_one)

得到以下结果：

   A  B   C
0  2  5   8
1  3  6   9
2  4  7  10

这里我们的函数add_one接受一个参数x，用于对输入的数据进行处理。apply函数会自动将数据传递给函数中，进行处理之后将结果返回。

apply函数带参数的使用

在上面的示例中，我们的操作是固定的，即每一个元素都加上1。如果我们需要自定义操作，使用apply函数的最大好处就是可以传递参数给函数，实现不同的操作。比如下面我们对每一个元素进行平方操作，但是需要传递取幂的值作为参数：

def power(x, p):
    return x ** p

df.apply(power, p=2)

得到以下结果：

   A   B   C
0  1  16  49
1  4  25  64
2  9  36  81

这里的power函数接收两个参数，第一个是数据（即需要进行操作的元素），第二个是取幂的值。我们在使用apply函数应用power函数时，需要使用args参数传递取幂的值。具体操作如下：

df.apply(power, args=(2,))

得到以下结果：

   A   B   C
0  1  16  49
1  4  25  64
2  9  36  81

apply函数在不同轴向的应用

在上面的示例中，我们使用apply函数对每一个元素进行了操作。下面我们来分别看看在不同轴向上，使用apply函数的不同操作。

按行应用函数

首先我们看如何应用一个函数到每个行。我们可以使用axis参数来指定按行应用函数。例如我们针对每一行求和：

df.apply(sum, axis=1)

得到以下结果：

0     12
1     15
2     18

按列应用函数

与按行类似，我们也可以按列应用函数。默认情况下，apply函数是按列应用函数的。例如我们对每一列应用求和操作：

df.apply(sum)

得到以下结果：

A     6
B    15
C    24
dtype: int64

按行应用函数并创建新列

使用apply函数，我们也可以基于DataFrame的一些列来创建新列。例如，我们有两列数据，想要根据这两列数据计算一个值并创建一个新的列，我们可以使用apply函数来完成。例如下面的代码：

df['D'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)

这里的lambda函数将A列和B列相加，并将结果作为新列D的值。结果如下：

   A  B  C  D
0  1  4  7  5
1  2  5  8  7
2  3  6  9  9

总结

本文介绍了使用Pandas库中的apply函数对DataFrame数据类型进行操作的方法。使用apply函数可以传递参数，并在每一列或每一行中应用自定义的函数。此外，还可以使用axis参数来控制操作的轴向，例如按行或按列应用函数。希望这篇文章能够帮助您更好地掌握apply函数的基本使用和常见应用场景。