python中apply函数详情

 这篇文章主要介绍了python中apply函数详情，该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针，更多详细内容，需要的小伙伴可以参考下面文章内容

函数原型：

DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)

1.该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针。 

2.这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据

• 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数

• 会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构

• 并返回。

3.apply函数常与groupby函数一起使用，如下图所示:

4.举栗子

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