一文搞懂Pandas Dataframe中的apply( )方法

Question

如题所述

Answer 1

Pandas是Python数据分析领域的关键库，其apply()方法广泛用于数据处理。本文将通过多个示例深入探讨如何在DataFrame中灵活运用apply()方法。

首先，理解apply()方法的使用场景。它主要针对Pandas Series或DataFrame中的每个元素或行/列执行函数操作，特别适用于数据清理、聚合、转换等任务。

接下来，本文将展示如何在DataFrame中应用apply()方法实现不同功能。我们将分为几个步骤进行阐述：

理解apply()方法

apply()方法的通用语法是data.apply(function_name, axis=0/1)，其中function_name是执行的操作，而axis参数表示操作的维度（0表示行，1表示列）。

在Pandas Series上应用apply()方法

Series是一个一维数组，常用于存储单列数据。我们可以通过创建一个包含行星名称和直径（公里）的Series，然后定义一个函数将直径从公里转换为英里，利用apply()方法将函数应用于每个元素，完成单位转换。

在Pandas DataFrame上应用apply()方法

DataFrame是二维表格结构，适合存储多列数据。通过创建一个模拟的学生信息DataFrame，我们能演示如何利用apply()方法对数据进行行或列操作，例如数据验证、类别合并、成绩等级标准化等。

数据验证

可以定义一个函数检查列中的所有值是否只包含字母，然后将这个函数应用到DataFrame的指定列上，生成一个新列标记是否满足条件。

减少类别基数

为减少数据的复杂性，可以定义一个函数将特定类别标记为一类，其余为另一类。通过将此函数应用到DataFrame的相应列上，我们可以简化数据集。

成绩等级标准化

针对成绩列，定义函数根据成绩的开头字符（如A、B等）将成绩等级标准化为两个类别。通过将函数应用于DataFrame的特定列，我们可以简化成绩分类。

总结

通过本文的示例和解释，读者应能全面理解如何在Pandas DataFrame中使用apply()方法，实现数据清洗、转换、验证和简化等任务。熟练掌握apply()方法，将极大地提升Python数据处理的效率和灵活性。