pandas进阶教程之Dataframe的apply方法

让我来为大家详细讲解“pandas进阶教程之Dataframe的apply方法”的完整攻略。

首先，我们需要了解Dataframe的apply方法是什么。简单来说，apply()方法是pandas中Dataframe的一个函数，它能够将一个函数应用到这个Dataframe的行或者列上。

在使用apply()方法时，需要指定一个函数，这个函数会作用于每一个元素上。对于DataFrame来说，apply()是一个非常强大的工具，可以帮助我们快速地完成很多任务。

下面，我们来看一下使用apply()的两个示例：

示例一：计算每行的平均值

我们先创建一个包含三列的DataFrame：

import pandas as pd

data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

现在我们要计算每行的平均值，使用apply()方法可以轻松实现这个功能，只需要定义一个函数即可：

def get_row_mean(row):
    """
    计算每行的平均值
    """
    return row.mean()

df["mean"] = df.apply(get_row_mean, axis=1)

print(df)

运行以上代码，输出结果为：

   A  B  C  mean
0  1  4  7   4.0
1  2  5  8   5.0
2  3  6  9   6.0

结果表明，我们成功地用apply()方法实现了对每行的平均值的计算，并将结果存储在了新的一列中。

示例二：为每一列添加前缀

我们还可以使用apply()方法为每一列添加前缀。假设我们有以下的DataFrame：

data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们要想为每一列添加前缀"pfx_"，只需要使用apply()方法，并指定axis参数为0：

def add_prefix(col):
    """
    为每一列添加前缀"pfx_"
    """
    return "pfx_" + col

df = df.apply(add_prefix, axis=0)

print(df)

运行以上代码，输出结果为：

    A    B    C
0  pfx_1  pfx_4  pfx_7
1  pfx_2  pfx_5  pfx_8
2  pfx_3  pfx_6  pfx_9

结果表明，我们成功地使用apply()方法为每一列添加了前缀"pfx_"。

至此，我们就完成了“pandas进阶教程之Dataframe的apply方法”的完整攻略。