Pandas中apply函數(shù)怎么用

這篇文章主要介紹Pandas中apply函數(shù)怎么用，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

使用apply拆分文本

Pandas 中 apply 函數(shù)，應(yīng)用廣泛，今天要跟大家分享一個使用的技巧，使用 apply 將 dataframe 中內(nèi)容為 list 的列拆分為多列。

拆分前的數(shù)據(jù)情況，如下圖紅色標(biāo)注所示：

拆分后，如下圖所示：

這個案例中，Lemon 使用的數(shù)據(jù)來自 akshare ，在開始前，引入相關(guān) package ：

# -*- coding: utf-8 -*-  """  @Author: Lemon  @出品：Python數(shù)據(jù)之道  @Homepage: liyangbit.com  """  import numpy as np  import pandas as pd  import akshare as ak

Lemon 使用的幾個 Python 庫的版本信息如下：

print('numpy版本：{}'.format(np.__version__))  print('pandas版本：{}'.format(pd.__version__))  print('akshare版本：{}'.format(ak.__version__)) # numpy版本：1.18.1  # pandas版本：1.0.3  # akshare版本：0.7.53

如果代碼運(yùn)行出現(xiàn)問題，請先檢查下這幾個Python庫的版本是否與上面的一致

先從 akshare 獲取需要的數(shù)據(jù)，分為兩步，第一步是獲取基金代碼的列表，如下：

df = ak.fund_em_fund_name().head(20).tail(5)  dfdf = df[['基金代碼','基金簡稱']]  print(df)

第二步是獲取基金凈值數(shù)據(jù)和凈值日期，通過一個自定義函數(shù)來獲取，自定義函數(shù)如下：

# 自定義函數(shù)只有一個參數(shù)的情形  # 獲取基金單位凈值以及凈值日期  def get_mutual_fund(code):      df = ak.fund_em_open_fund_info(fund=code, indicator="單位凈值走勢")      dfdf = df[['凈值日期', '單位凈值','日增長率']]      # df.columns = ['凈值日期', '單位凈值', 'equityReturn', 'unitMoney']      df['凈值日期'] = pd.to_datetime(df['凈值日期'])      dfdf = df.sort_values('凈值日期',ascending=False)      unit_equity = df.head(1)['單位凈值'].values[0]      date_latest = df.head(1)['凈值日期'].values[0]      return [unit_equity, date_latest]

對于這個自定義函數(shù)，在 pandas 使用 apply 來應(yīng)用自定義函數(shù)，這是使用 apply 的一種常用的方法，如下：

# 獲取基金最新的單位凈值和凈值日期  df['tmp'] = df['基金代碼'].apply(get_mutual_fund)  print(df)

獲取的數(shù)據(jù)截圖如下：

文本拆分

上圖中的 tmp 列，就是我們這次需要進(jìn)行處理的對象。

處理方法可以有多種，這里 Lemon 使用 pandas 中的 apply 來處理，相對來說，也是比較便捷的方式。

在 apply 函數(shù)中，使用 pd.Series 就可以達(dá)到我們的目的。

# 將單位凈值和凈值日期單獨(dú)成列  df[['最新單位凈值','凈值日期']] = df['tmp'].apply(pd.Series)  dfdf = df.drop('tmp',axis=1)  print(df)

結(jié)果如下：

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