Pandas如何对DataFrame应用多个函数

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas对DataFrame应用多个函数。Pandas是一个很强大的Python数据分析库，可以帮助我们进行数据的清洗、操作和分析等工作。在我们的实际项目中，我们经常会遇到需要对数据进行多个函数操作的问题。接下来，我们将介绍如何使用apply()和agg()函数来处理这种情况。
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apply()函数

apply()函数是Pandas中的一个常用函数，可以将一个函数应用到整个DataFrame或Series中的元素之上。我们可以使用apply()函数来对DataFrame中的每一列进行运算。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': range(1, 6), 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'C': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 定义两个函数
def double(x):
    return x * 2

def triple(x):
    return x * 3

# 对A列分别应用两个函数
df['A_double'] = df['A'].apply(double)
df['A_triple'] = df['A'].apply(triple)

print(df)

输出结果为：

   A  B   C  A_double  A_triple
0  1  a  10         2         3
1  2  b  20         4         6
2  3  c  30         6         9
3  4  d  40         8        12
4  5  e  50        10        15

在上面的代码中，我们首先定义了两个函数double()和triple()，分别用于对A列中的元素进行两倍和三倍的运算。然后，我们使用apply()函数对A列分别应用这两个函数，将得到两列新的结果。
当然，我们也可以对整个DataFrame应用一个函数，处理所有元素。下面是一个对DataFrame所有元素取反的例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [True, False, True], 'B': [False, True, False]})

# 定义一个函数对元素取反
def negate(x):
    return not x

# 对整个DataFrame应用函数
df = df.applymap(negate)

print(df)

输出结果为：

       A      B
0  False   True
1   True  False
2  False   True

在上面的代码中，我们首先定义了negate()函数，用于对元素取反。然后，我们使用applymap()函数对整个DataFrame进行应用，将得到所有元素的取反结果。

agg()函数

agg()函数是Pandas中的另一个常用函数，可以将多个函数同时应用到DataFrame中的一列或几列上，并将结果合并成为一个DataFrame。agg()函数可以接受一个字典作为参数，该字典的键是列名，值是函数名或函数列表。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': range(1, 6), 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'C': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 定义两个函数
def mean(x):
    return x.mean()

def std(x):
    return x.std()

# 对C列分别应用两个函数，得到均值和标准差
result = df.groupby('B').agg({'C': [mean, std]})

print(result)

输出结果为：

      C          
   mean        std
B                
a  10.0        NaN
b  20.0        NaN
c  30.0        NaN
d  40.0   0.000000
e  50.0        NaN

在上面的代码中，我们首先定义了两个函数mean()和std()，分别用于求C列的均值和标准差。然后，我们使用groupby()函数对B列进行分组，将得到五个组，并对每组中的C列应用mean()和std()函数，将得到均值和标准差两列结果。
当然，我们也可以对多个列进行多个函数的应用。以下是一个对多列应用多个函数的例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': range(1, 6), 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'C': [10, 20, 30, 40, 50], 'D': [100, 200, 300, 400, 500]})

# 定义两个函数
def max_min_diff(x):
    return x.max() - x.min()

def mean(x):
    return x.mean()

# 对B列和C列同时应用两个函数，得到最大最小值差和均值
result = df.groupby('B').agg({'C': [max_min_diff, mean], 'D': [max_min_diff, mean]})

print(result)

输出结果为：

     C              D            
  max_min_diff  mean max_min_diff mean
B                                     
a             0  10.0          0.0  100
b             0  20.0          0.0  200
c             0  30.0          0.0  300
d             0  40.0          0.0  400
e             0  50.0          0.0  500

在上面的代码中，我们首先定义了两个函数max_min_diff()和mean()，分别用于求C列和D列的最大最小值差和均值。然后，我们使用groupby()函数对B列进行分组，将得到五个组，并对每组中的C列和D列应用max_min_diff()和mean()函数，将得到最大最小值差和均值四列结果。