Pandas函數應用

要將自定義或其他庫的函數應用於Pandas對象，有三個重要的方法，下面來討論如何使用這些方法。使用適當的方法取決於函數是否期望在整個DataFrame，行或列或元素上進行操作。

表合理函數應用：pipe()
行或列函數應用：apply()
元素函數應用：applymap()

表格函數應用

可以通過將函數和適當數量的參數作爲管道參數來執行自定義操作。因此，對整個DataFrame執行操作。

例如，爲DataFrame中的所有元素相加一個值2。

adder 函數

adder函數將兩個數值作爲參數相加並返回總和。

def adder(ele1,ele2):
    return ele1+ele2

現在將使用自定義函數對DataFrame進行操作。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.pipe(adder,2)

下面來看看完整的程序 -

import pandas as pd
import numpy as np

def adder(ele1,ele2):
   return ele1+ele2

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.pipe(adder,2)
print df

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

        col1       col2       col3
0   2.176704   2.219691   1.509360
1   2.222378   2.422167   3.953921
2   2.241096   1.135424   2.696432
3   2.355763   0.376672   1.182570
4   2.308743   2.714767   2.130288

行或列合理函數應用

可以使用apply()方法沿DataFrame或Panel的軸應用任意函數，它與描述性統計方法一樣，採用可選的axis參數。默認情況下，操作按列執行，將每列列爲數組。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.apply(np.mean)
print df

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

      col1       col2        col3                                                      
0   0.343569  -1.013287    1.131245 

1   0.508922  -0.949778   -1.600569 

2  -1.182331  -0.420703   -1.725400

3   0.860265   2.069038   -0.537648

4   0.876758  -0.238051    0.473992

通過傳遞axis參數，可以在行上執行操作。

示例-2

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.apply(np.mean,axis=1)
print df

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

     col1         col2         col3

0  0.543255    -1.613418    -0.500731   

1  0.976543    -1.135835    -0.719153   

2  0.184282    -0.721153    -2.876206    

3  0.447738     0.268062    -1.937888

4 -0.677673     0.177455     1.397360

示例-3

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.apply(lambda x: x.max() - x.min())
print df

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

       col1        col2      col3

0   -0.585206   -0.104938   1.424115 

1   -0.326036   -1.444798   0.196849 

2   -2.033478    1.682253   1.223152  

3   -0.107015    0.499846   0.084127

4   -1.046964   -1.935617  -0.009919

元素合理函數應用

並不是所有的函數都可以向量化(也不是返回另一個數組的NumPy數組，也不是任何值)，在DataFrame上的方法applymap()和類似於在Series上的map()接受任何Python函數，並且返回單個值。

示例-1

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])

# My custom function
df['col1'].map(lambda x:x*100)
print df

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

       col1      col2       col3    

0    0.629348  0.088467  -1.790702 

1   -0.592595  0.184113  -1.524998

2   -0.419298  0.262369  -0.178849

3   -1.036930  1.103169   0.941882 

4   -0.573333 -0.031056   0.315590

示例-2

import pandas as pd
import numpy as np

# My custom function
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.applymap(lambda x:x*100)
print df

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

output is as follows:
         col1         col2         col3
0   17.670426    21.969052    -49.064031
1   22.237846    42.216693     195.392124
2   24.109576   -86.457646     69.643171
3   35.576312   -162.332803   -81.743023
4   30.874333    71.476717     13.028751

Pandas教程

表格函數應用

行或列合理函數應用

元素合理函數應用