pandas.apply详解

发布时间：2023-05-18

pandas是一个强大的数据分析工具，它的apply功能一直是众多分析师和数据科学家喜爱使用的功能之一。本文将从多个方面详细介绍pandas.apply的使用方法

一、apply的基本使用

apply函数的作用是对DataFrame的行或列进行函数调用。其调用的函数可以是自己定义的函数，也可以是Python的内部函数。下面是apply函数的基本使用方法：

    df.apply(func, axis=0, result_type=None, args=(), **kwds)
  • func：要调用的函数
  • axis：0代表对每一列进行操作，1代表对每一行进行操作
  • result_type：默认情况下，结果会被压缩到一维数组中。如果设置成‘expand’，则结果会被展开成一个DataFrame
  • args：要传递给函数的参数
  • **kwds：关键字参数 下面是一个示例：
    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    def add(a, b):
        return a + b
    df.apply(add, args=(1,))

上述代码会把DataFrame中的每一个值都加上1，结果如下：

    A   B
    0   2   5
    1   3   6
    2   4   7

二、apply的高级使用

1、使用lambda表达式

lambda表达式是Python中非常常用的一个特性，可以方便地定义一个匿名函数。下面是一个使用lambda表达式的示例：

    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    df.apply(lambda x: x.max() - x.min())

上述代码会对每一列进行操作，返回每一列中的最大值和最小值之间的差值，结果如下：

    A   2
    B   2

2、使用多个参数

apply函数还可以传入多个参数，下面是一个示例：

    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    def add(a, b, c):
        return a + b + c
    df.apply(add, args=(1, 2))

上述代码会把DataFrame中的每一个值都加上3，结果如下：

    A   B
    0   6   7
    1   7   8
    2   8   9

3、使用apply传递Series

apply函数还可以传递Series对象，下面是一个示例：

    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    s = pd.Series([1, 2])
    def add(a, b):
        return a + b
    df.apply(add, args=(s,))

上述代码会把DataFrame的每一列都加上Series的对应值，结果如下：

    A   B
    0   2   5
    1   4   7
    2   6   NaN

三、apply的优化

1、使用向量化运算代替apply

当数据量很大时，apply函数的运行速度可能会非常慢，这时我们可以使用向量化运算的方式优化代码。向量化运算是指对整个数组或DataFrame进行操作，而不是对单个元素进行操作。下面是一个示例：

    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    def add(a, b):
        return a + b
    df['C'] = add(df['A'], df['B'])

上述代码使用了向量化运算，把A列和B列的对应元素相加，并把结果放到C列中。结果如下：

    A   B   C
    0   1   4   5
    1   2   5   7
    2   3   6   9

2、使用NumPy的向量化运算

除了使用apply函数，我们还可以使用NumPy的向量化运算来优化代码。NumPy是一个专门用于科学计算的库，它的向量化运算非常快。下面是一个示例：

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    df['C'] = np.add(df['A'], df['B'])

上述代码使用了NumPy的向量化运算，把A列和B列的对应元素相加，并把结果放到C列中。结果如下：

    A   B   C
    0   1   4   5
    1   2   5   7
    2   3   6   9

3、使用Pandarallel库实现并行计算

当数据量非常大时，即使使用向量化运算，计算速度也可能很慢。这时，我们可以使用Pandarallel库来实现并行计算。Pandarallel是一个用于Pandas的并行计算库，它可以在多个CPU上同时运行代码，大大提高了计算速度。下面是一个示例：

    import pandas as pd
    from pandarallel import pandarallel
    pandarallel.initialize(nb_workers=4)
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    def add(a, b):
        return a + b
    df['C'] = df.parallel_apply(lambda row: add(row['A'], row['B']), axis=1)

上述代码使用了Pandarallel库的parallel_apply函数，把每一行都分配到不同的CPU上进行计算。结果如下：

    A   B   C
    0   1   4   5
    1   2   5   7
    2   3   6   9

结论

本文从apply的基本使用、高级使用和优化三个方面详细介绍了apply函数在数据分析中的作用和使用方法。同时，我们还介绍了使用向量化运算和Pandarallel库来进行代码优化的方法。在数据分析中，我们经常需要对数据进行复杂的计算和操作，而apply函数是一个非常强大和灵活的工具，希望本文对大家有所帮助。

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