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函数原型： DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwd
函数原型：
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)
Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构groupby函数一起使用，如下图所示:
对指定列进行操作:
data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
return x-1
print(data)
print(data.ix[:,['1','2']].apply(f))
0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 15
1 2
0 0 1
1 4 5
2 8 9
3 12 13对行操作:
data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
return x-1
print(data)
print(data.ix[[0,1],:].apply(f))
0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 15
0 1 2 3
0 -1 0 1 2
1 3 4 5 6整体对列操作:
data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
return x.max()
print(data)
print(data.apply(f))
0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 15
0 12
1 13
2 14
3 15
dtype: int64整体对行操作:
data=np.arange(0,16).reshape(4,4)
data=pd.DataFrame(data,columns=['0','1','2','3'])
def f(x):
return x.max()
print(data)
print(data.apply(f,axis=1))
0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 15
0 3
1 7
2 11
3 15
dtype: int64
到此这篇关于python中apply函数详情的文章就介绍到这了,更多相关Python中apply函数内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: python中apply函数详情
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