详解pandas.Series.apply()(应用函数到序列)函数使用方法

pandas.Series.apply()是一个数据帧操作函数,该函数可以应用于Series中每一个元素。它的目的是将一个函数作用于Series的每一个元素上,并返回一个新的Series。

使用方法:

pandas.Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds)

参数说明:

  • func: 一个可以被调用的函数或可调用对象。
  • convert_dtype: 如果可能,是否将返回的类型转换为Series.dtype。默认为True。
  • args: 需要传递给func的位置参数。
  • kwds: 需要传递给func的关键字参数。

例1

首先创建一个Series:

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5])
print(s)

输出:

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

现在想将Series中的每个数值平方,可以使用apply()方法将一个函数应用到每个元素上:

def square(x):
    return x**2

s1 = s.apply(square)
print(s1)

输出:

0     1
1     4
2     9
3    16
4    25
dtype: int64

例2

现在来看一个更复杂的例子。创建一个Series,并使用apply()方法应用lambda函数将字符串转换为整数:

s2 = pd.Series(['1','2','3','4','5'])

s3 = s2.apply(lambda x: int(x) + 1)

print(s3)

输出:

0    2
1    3
2    4
3    5
4    6
dtype: int64

以上两个例子说明了apply()方法的基本用法。对于更复杂的操作,可以使用lambda函数或自己定义的函数。

阅读剩余 36%

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:详解pandas.Series.apply()(应用函数到序列)函数使用方法 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月22日
下一篇 2023年3月22日

相关文章

  • 详解pandas.DataFrame.corr()(计算数据框相关系数)函数使用方法

    pandas.DataFrame.corr()作用与使用方法 pandas.DataFrame.corr()是pandas中DataFrame对象的方法,用于计算DataFrame中列与列之间的相关性矩阵。该方法的返回值是一个相关性矩阵,矩阵的行与列分别对应着DataFrame中的列。 使用方法有如下参数: method:计算相关性的方法,包括’pearso…

    Pandas函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解pandas.Series()(创建一维序列)函数使用方法

    pandas.Series()的作用: pandas.Series()是pandas库中的一种数据结构,用于表示一维数据,类似于带标签的数组。可以将Series视为带标签的列表或字典。Series对象具有许多方便的属性和方法,可以轻松操作数据。使用pandas.Series()可以方便地建立、处理、分析和可视化数据。 使用方法: pandas.Series(…

    Pandas函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解pandas.DataFrame.groupby()(按列分组)函数使用方法

    pandas.DataFrame.groupby()是pandas中用于分组聚合数据的方法。具体来说,它可以按照某些列的值将数据分组,并对每个分组进行聚合操作,如求和、平均、计数等。 使用方法: pandas.DataFrame.groupby()的基本语法为: df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index…

    Pandas函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解pandas.map()(映射数值)函数使用方法

    pandas.map()函数的作用是对Series对象中的每一个元素都应用一个函数,并返回一个新的Series对象,其中新的Series对象的元素是原Series对象元素经过函数处理的结果。 使用方法: pandas.map(function, na_action=None) 参数说明: function:函数类型,对每个元素应用的函数。 na_action…

    Pandas函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解pandas.pivot_table()(创建透视表)函数使用方法

    作用 pandas.pivot_table()是pandas库中的一个函数,它可以根据指定的行和列,对数据进行透视,计算出指定字段的聚合值,并返回一个新的表格。pivot_table()可以帮助我们进行数据的汇总和分析,方便我们发现数据中的规律和趋势。 使用方法 pivot_table()函数的语法格式如下: pivot_table(data, values…

    Pandas函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解pandas.DataFrame.merge()(合并数据框)函数使用方法

    pandas.DataFrame.merge()函数用于将两个DataFrame按照指定的一些键进行合并。可以实现类似于SQL中的join操作,将两个表按照某些键进行关联,并将它们合并为一个新的表。 语法格式为: pd.merge(left,right,how,on,left_on,right_on,left_index,suffixes) 参数说明: le…

    Pandas函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解pandas.Series.str.startswith()(检测序列中的字符串开头)函数使用方法

    pandas.Series.str.startswith()是Pandas库中的一个字符串方法,用于判断字符串是否以指定的前缀开始。该方法返回一个布尔型的Series对象,指示每个字符串是否以给定的前缀开始。 语法: Series.str.startswith(prefix, na=False) 参数说明: prefix:需要匹配的前缀,可以是字符串或字符串…

    Pandas函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解pandas.DataFrame.boxplot()(绘制数据框箱线图)函数使用方法

    pandas.DataFrame.boxplot()是Pandas库中的一个函数,它可以将数据框的数据进行箱线图的可视化展示,从而帮助我们更好地理解数据的分布情况及异常值情况。本文将对该函数的作用、使用方法进行详细讲解,并提供两个实例说明。 函数作用 函数的作用是将数据框的每个列进行箱线图的可视化展示,我们可以通过观察图表来判断数据分布的偏态及异常值情况。箱…

    2023年3月22日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部