pandas apply函數(shù)的用法是什么

pandas中的apply函數(shù)用于對DataFrame或Series中的數(shù)據(jù)進(jìn)行逐行或逐列的操作。它可以接受一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，并將該函數(shù)應(yīng)用于每一行或每一列的數(shù)據(jù)。

apply函數(shù)的用法有兩種常見的方式：

1. 對DataFrame的每一行或每一列應(yīng)用函數(shù)：可以通過指定axis參數(shù)來選擇是對行還是列進(jìn)行操作。默認(rèn)情況下，axis為0表示對每一列應(yīng)用函數(shù)，axis為1表示對每一行應(yīng)用函數(shù)。 例如，對DataFrame的每一列進(jìn)行求和操作：

   import pandas as pd
   
   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
   
   def sum_column(column):
       return column.sum()
   
   result = df.apply(sum_column)
   print(result)
   

   輸出：

   A    6
   B    15
   dtype: int64
   

2. 對DataFrame的每個(gè)元素或Series的每個(gè)元素應(yīng)用函數(shù)：可以通過指定axis參數(shù)為None來實(shí)現(xiàn)對每個(gè)元素的操作。 例如，對DataFrame的每個(gè)元素進(jìn)行平方操作：

   import pandas as pd
   
   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
   
   def square(x):
       return x**2
   
   result = df.applymap(square)
   print(result)
   

   輸出：

      A   B
   0  1  16
   1  4  25
   2  9  36
   

需要注意的是，apply函數(shù)會對每一行或每一列的數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代，因此在使用apply函數(shù)時(shí)，應(yīng)盡量避免使用循環(huán)等耗時(shí)操作，以提高性能。