Pandas 在series 中apply() 方法的作用是什么

在 pandas series 中，apply() 方法用于在系列对象上调用我们自己的函数。通过使用这个 apply() 方法，我们可以在系列对象上应用我们自己的函数。

apply() 方法非常类似于其他一些 pandas series 方法，比如 agg() 和 map()。区别在于我们可以将一个函数应用于给定系列对象的值上。

示例1

# import pandas package
import pandas as pd

# create a pandas series
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(s)

# Applying a function
result = s.apply(type)
print('Output of apply method',result)

解释

在以下示例中，我们创建了一个包含10个整数值的pandas.Series对象“s”，并使用apply()方法执行该系列对象“s”的所有元素的type函数。

apply()方法的操作与agg()方法类似，但不同之处在于agg()方法仅用于聚合操作，而apply()方法可以用于对系列数据应用任何方法。

输出

0  1
1  2
2  3
3  4
4  5
5  6
6  7
7  8
8  9
9 10
dtype: int64

Output of apply method
0  <class 'int'>
1  <class 'int'>
2  <class 'int'>
3  <class 'int'>
4  <class 'int'>
5  <class 'int'>
6  <class 'int'>
7  <class 'int'>
8  <class 'int'>
9  <class 'int'>
dtype: object

pandas系列的apply()方法将返回一个新的系列对象，其中包含给定系列对象“s”的每个值的数据类型表示。

示例2

# import pandas package
import pandas as pd

# create a pandas series
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(s)

# Apply power(2) function
result = s.apply(pow, args=(2,))
print('Output of apply method',result)

解释

让我们举一个示例，使用apply()方法将带有参数的函数应用到系列对象上。在这里，我们使用了带有参数值2的pow函数。

输出

0  1
1  2
2  3
3  4
4  5
5  6
6  7
7  8
8  9
9 10
dtype: int64
Output of apply method
0   1
1   4
2   9
3  16
4  25
5  36
6  49
7  64
8  81
9 100
dtype: int64

apply()方法的输出显示在上述代码块中，同时显示了实际的系列对象“s”。pow()函数应用于系列元素并将结果输出作为另一个系列对象返回。

要将函数的参数传递给apply()方法，我们需要使用args关键字参数。