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简介

Pandas提供了很多数据处理的API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数, 这个时候可以使用apply函数
apply函数可以接收一个自定义函数, 可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理
apply函数类似于编写一个for循环, 遍历行/列的每一个元素,但比使用for循环效率高很多

一. Series的apply方法

1. 一个元素一个元素的传入

def my_print(x):print('****************')print(x)print(type(x))return xdf['a'].apply(my_print)

2. apply传入一个参数函数

准备数据

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[10,20,30],'b':[40,50,60]})
df

创建一个自定义函数

def my_sq(x):'''求平方'''return x**2

apply方法有一个func参数, 把传入的函数应用于Series的每个元素

df['a'].apply(my_sq)

注意,把my_sq传递给apply的时候,不要加上圆括号

2.apply传入多个参数函数

def my_exp(x,e):return x**e

df['a'].apply(my_exp,e=3)

二. DataFrame的apply方法

1. axis参数指定按行/ 按列(默认)传入数据

def my_func(x):print(x)print('x的数据类型是',type(x))return xdf.apply(my_func)

def my_func(x):print(x)print('x的数据类型是',type(x))return xdf.apply(my_func,axis = 1)

2. apply使用

把上面创建的my_exp, 直接应用到整个DataFrame中

df.apply(my_exp,e=2)

def avg_3(col):x = col[0]y = col[1]z = col[2]return (x+y+z)/3df.apply(avg_3)

def avg_2(row):x = row[0]y = row[1]return (x+y)/2df.apply(avg_2, axis=1)

三. apply 使用案例

使用titanic数据集来介绍apply的用法

加载数据

titanic = pd.read_csv('data/titanic_train.csv')
titanic.head()

titanic.info()

该数据集有891行,12列, 其中age 和 Cabin,Embarked三列中包含缺失值

1. 栗子1

import numpy as np#可以使用apply计算数据中有多少null 或 NaN值
def count_missing(vec):#计算一列中缺失值的个数#根据值是否确实获取一个由True和False组成的向量null_vec = pd.isnull(vec)#print(null_vec)null_count = np.sum(null_vec)return null_count#缺失值占比
def prop_missing(vec):# 计算一列中缺失值的占比# 计算缺失值的个数#这里使用count_missing()num = count_missing(vec)  #获得向量中元素的个数#也需要统计缺失值个数dem = vec.sizereturn num/dem# 非缺失值占比
def prop_complete(vec):#计算一列非缺失值(完整值)占比#先计算缺失值比例#再计算非缺失值比例return 1-prop_missing(vec)

把前面定义好的函数应用于数据的各列

titanic.apply(count_missing)

titanic.apply(prop_missing)

titanic.apply(prop_complete)

把前面定义好的函数应用于数据的各行

titanic.apply(count_missing ,axis = 1)

titanic.apply(prop_missing ,axis = 1)

titanic.apply(prop_complete ,axis = 1)

titanic.apply(count_missing, axis=1).value_counts()

2. 栗子2-列

def cut_age(age):if age<18:return '未成年'elif 18<=age<40:return '青年'elif 40<=age<60:return '中年'elif 60<=age<81:return '老年'else:return '未知'

titanic['Age'].apply(cut_age).value_counts()

#筛选出年龄大于60的数据
titanic[titanic['Age']>=60]

3. 栗子3-行

# Pclass = 1 并且 Name中 包含了Master/Dr/Sir
def get_vip(x):if x['Pclass'] ==1 and ('Master' in x['Name'] or 'Dr' in x['Name'] or 'Sir' in x['Name'] ):return 'VIP'else:return 'Normal'

titanic['vip'] = titanic.apply(get_vip,axis=1)
titanic['vip'].value_counts()

# 筛选出vip客户
titanic[titanic['vip']=='VIP']

四. 向量化函数

创建一个DataFrame

df = pd.DataFrame({'a':[10,20,30],'b':[20,30,40]})

创建函数

def avg_2(x,y):return (x+y)/2
avg_2(df['a'],df['b'])

修改函数

def avg_2_mod(x,y):if x==20:return np.nanreturn (x+y)/2
avg_2(df['a'],df['b'])

1. 使用np.vectorize将函数向量化

avg_2_mod_vec = np.vectorize(avg_2_mod)
avg_2_mod_vec(df['a'], df['b'])

2. 使用装饰器将函数向量化

@np.vectorize
def avg_2_mod(x,y):if x==20:return np.nanreturn (x+y)/2
avg_2_mod(df['a'],df['b'])

五. lambda函数

当函数比较简单的时候, 没有必要创建一个def 一个函数, 可以使用lambda表达式创建匿名函数

df.apply(lambda x: x+1)