Pandas的Apply函数具体使用

关于Pandas的Apply函数的具体使用，我将为您提供一份完整攻略。下面将会分为以下几个部分：

1. 什么是Pandas的Apply函数？
2. Apply函数的基础用法
3. Apply函数的高级用法
4. 两条示例说明

1.什么是Pandas的Apply函数？

Pandas的apply函数是一种能够作用于Pandas数据的灵活且高性能的函数。此函数可以用于许多相似的目的。比如：
- 对每一组数据进行统计描述
- 将数据进行分组计算
- 对每一行或每列做相应的处理

2.Apply函数的基础用法

下面是apply的基本语法：

DataFrame.apply(func, axis=0)

其中，func是对数据进行计算的函数，axis参数表示将函数应用在行or列，0表示列，1表示行。

举个例子：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'first': [1, 2, 3], 'second': [4, 5, 6], 'third': [7, 8, 9]}) 

def square(x): 
    return x ** 2 

df.apply(square)

输出结果如下：

   first  second  third
0      1      16     49
1      4      25     64
2      9      36     81

在这个例子中，我们定义的函数是square，它将所有的数据以平方的形式返回。

3.Apply函数的高级用法

Apply函数的高级用法允许我们应用一个函数，该函数可以处理多个列。为了做到这一点，我们可以通过添加args或*kwargs来编写适合传递的函数。

举个例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'first': [1, 2, 3], 'second': [4, 5, 6], 'third': [7, 8, 9]})

def compare_values(x,y,z):
    if x>y and x>z:
        return x
    elif y>x and y>z:
        return y
    else:
        return z

df['max_value'] = df.apply(lambda row: compare_values(*row), axis=1)

输出结果如下：

   first  second  third  max_value
0      1       4      7          7
1      2       5      8          8
2      3       6      9          9

在这个例子中，我们定义了一个函数compare_values，该函数比较三个数字并返回最大值。我们使用apply函数，将该函数应用到每行数据中，并通过axis = 1参数，将该函数应用到行中的每个数据项。
另外，我们使用了lambda表达式来将每行的数据传递给函数。

4.两条示例说明

在这里，我将通过两个例子进一步介绍Pandas的apply函数的使用。

示例1：将日期拆分为年、月、日

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date': ['2020-01-02', '2021-02-02', '2022-03-03']})


def separate_date(date_str):
    year, month, day = date_str.split('-')
    return pd.Series({'year': year, 'month': month, 'day': day})

df[['year', 'month', 'day']] = df['date'].apply(separate_date)

print(df)

输出结果如下：

         date  year month day
0  2020-01-02  2020    01  02
1  2021-02-02  2021    02  02
2  2022-03-03  2022    03  03

该示例中，我们定义了一个函数separate_date，该函数将字符串日期拆分为年、月和日。我们将该函数应用于' date '列，并在其后添加拆分后的列。我们使用了apply函数来实现该拆分操作。

示例2：计算每个单元格的整数和

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'first': [1.2, 2.3, 3.4], 'second': [4.5, 5.6, 6.7], 'third': [7.8, 8.9, 9.0]})

def get_int_sum(x):
    int_sum = 0
    for s in str(x):
        if s.isdigit():
            int_sum += int(s)
    return int_sum

df.applymap(get_int_sum)

输出结果如下：

   first  second  third
0      3       9     15
1      5      11     17
2      7      13      9

在这个示例中，我们定义了一个函数get_int_sum，该函数计算每个单元格中整数的和。我们使用applymap函数，将该函数应用到所有单元格中。

到这里，我们已经掌握了Pandas的apply函数的基础用法和高级用法，同时提供了两个示例来应用该函数。希望这份攻略能够对您有所帮助。