pandas中关于apply+lambda的应用

下面是关于使用 apply 和 lambda 实现对 Pandas 数据进行一些处理的攻略：

1. apply和lambda的含义

apply 是 Pandas 库中一个非常常用的方法，可以对数据进行一些特定的操作，比如，合并、过滤等等。而 lambda 则是 Python 中一种匿名函数的实现方式，也可看作是一种简短的语法糖，可在不定义完整函数的情况下快速实现特定的操作。

当两者结合在一起时，apply 将 lambda 函数作为参数传入，从而实现对数据进行更为灵活的处理。

2. apply+lambda的使用方法

使用 apply 和 lambda 对数据进行处理的流程如下：

1. 先通过 Pandas 读取数据，将其转换成 DataFrame 类型
2. 在 DataFrame 上调用 apply 方法，并将 lambda 函数作为参数传入
3. 在 lambda 函数中编写对数据的特定操作
4. 将处理后的数据返回，最终得到处理后的结果

下面通过两个具体的示例来演示如何使用 apply 和 lambda 对 Pandas 数据进行处理。

示例1：使用apply和lambda实现字符串拼接

例如下面的代码：

import pandas as pd

# 新建一个Series
s = pd.Series(['hello', 'world'])

# 使用apply和lambda方法将两个字符串拼接
s.apply(lambda x: x + ' world')

运行上述代码，其输出结果如下：

0    hello world
1    world world
dtype: object

在这个代码中，我们使用 apply 和 lambda 对 Series 类型的数据进行操作。创建了一个包含两个元素 ['hello', 'world'] 的 Series 对象 s，并使用 apply 方法将通过 lambda 函数将每个字符串都拼接上一个 ' world' 后，将最终的结果输出。

示例2：使用apply和lambda实现分组统计

再来一个例子，假设我们现在需要统计一个 DataFrame 中每个城市每个月的销售总额。可以通过下面的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {
    '城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '北京', '上海', '广州', '深圳'],
    '日期': ['2022-01', '2022-01', '2022-01', '2022-01', '2022-02', '2022-02', '2022-02', '2022-02'],
    '销售额': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply和lambda统计每个城市每个月的销售总额
df.groupby(['城市', '日期']).apply(lambda x: np.sum(x['销售额']))

运行上面的代码，其输出结果如下：

城市  日期    
上海  2022-01    200
    2022-02    600
北京  2022-01    100
    2022-02    500
广州  2022-01    300
    2022-02    700
深圳  2022-01    400
    2022-02    800
dtype: int64

在这个代码中，我们使用 groupby 方法对 DataFrame 进行分组操作，并对每个分组使用 apply 方法进行操作。在 lambda 函数中求出每个分组中 ['销售额'] 这一列的和，最后得到按照 ['城市', '日期'] 分组的统计结果。

这两个示例演示了使用 apply 和 lambda 对 Pandas 数据进行处理的基本流程，希望能够对你有所帮助。