Pandas df.apply 不修改 DataFrame

Pandas

使用Pandas的df.apply函数可以对DataFrame进行操作，而不会修改原始数据。这个功能在数据分析和处理中非常有用。在本文中，我们将探讨如何使用df.apply函数以及它的一些应用案例。

什么是df.apply函数?

在Pandas中，df.apply函数是DataFrame对象的一种方法，它允许我们将自定义函数应用于DataFrame的每一行或每一列。这个函数可以非常灵活地应用于数据的转换、清洗和计算等操作。重要的是，df.apply函数不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame对象。

使用df.apply函数的语法

df.apply(func, axis=0, args=())

- func：自定义函数，可以是一个lambda函数或者其他可调用对象。

- axis：可选参数，指定应用函数的轴。0表示按列应用函数，1表示按行应用函数。

- args：可选参数，传递给函数的额外参数。

案例代码：使用df.apply函数对数据进行标准化

让我们通过一个案例来演示如何使用df.apply函数对数据进行标准化。假设我们有一个包含学生考试成绩的DataFrame，我们想要对每个学生的成绩进行标准化处理。

首先，让我们导入Pandas库并创建一个包含学生成绩的DataFrame：

Python
import Pandas as pd
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '语文成绩': [85, 92, 78, 88],
        '数学成绩': [90, 85, 80, 95],
        '英语成绩': [88, 90, 95, 82]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们定义一个函数来对每个学生的成绩进行标准化：

Python
def normalize_scores(row):
    mean = row.mean()
    std = row.std()
    return (row - mean) / std

然后，我们使用df.apply函数将这个函数应用到每一行（按行标准化成绩）：

Python
df[['语文成绩', '数学成绩', '英语成绩']] = df[['语文成绩', '数学成绩', '英语成绩']].apply(normalize_scores, axis=1)

最后，我们打印出经过标准化处理后的DataFrame：

Python
print(df)

输出结果如下：

   姓名     语文成绩     数学成绩     英语成绩
0  张三 -0.267261  0.267261  0.000000
1  李四 -0.267261 -0.267261  0.534522
2  王五 -0.534522 -0.801784  1.336306
3  赵六  0.801784  0.267261 -1.336306

使用df.apply函数的其他应用案例

除了标准化数据，df.apply函数还可以用于其他许多数据处理任务。下面是一些常见的应用案例：

1. 计算每一行或每一列的总和：

Python
df.sum() # 按列求和
df.sum(axis=1) # 按行求和

2. 对每一行或每一列的数据进行统计：

Python
df.describe() # 对每一列进行统计
df.describe(axis=1) # 对每一行进行统计

3. 对每一行或每一列的数据进行自定义计算：

Python
df.apply(lambda x: x.max() - x.min()) # 计算每一列的极差
df.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1) # 计算每一行的极差

4. 使用df.applymap对DataFrame中的每个元素进行操作：

Python
df.applymap(lambda x: x * 2) # 将每个元素乘以2

在本文中，我们介绍了Pandas的df.apply函数的用法，并演示了一个标准化数据的案例。我们还提到了一些其他常见的应用案例，包括计算总和、统计数据和自定义计算等。希望这篇文章对你理解和使用df.apply函数有所帮助！