【Pandas】apply()函数:Series.apply()和DataFrame.apply()的用法

发布网友发布时间：2024-09-30 15:11

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热心网友时间：2024-10-29 11:12

在Pandas中，apply()函数是功能强大的工具，它允许我们在Series或DataFrame上执行自定义操作，通过函数式编程的思维方式来简化代码。理解apply()的关键在于将函数视为可传递和返回的对象，这样可以将规则分离于循环，提高代码的可读性和效率。

举例来说，要从列表中筛选出能被3整除的数字，传统方法需用循环，但使用lambda表达式和Python的filter()函数，可以将代码简化至一行。在Pandas中，apply()函数同样有这样的作用，它遍历Series或DataFrame的每个元素，对每个元素应用指定函数。

对于Series.apply()，如考虑学生考试成绩，可以对非汉族学生加分。通过lambda匿名函数，可以轻松实现这一需求。对于DataFrame.apply()，则可以针对特定行或列执行操作，如对日期进行计算。例如，计算两个日期之间的天数差时，apply()可以将日期列转换为datetime类型，然后进行相减操作。

总的来说，apply()函数是Pandas中灵活处理数据的强大工具，无论是简化筛选规则还是执行复杂计算，都能帮助我们编写更简洁、易读的代码。