如何将函数应用到 Pandas Dataframe 中的某一列中去

  1. Pandas apply()transform() 方法
  2. 使用 apply() 将函数应用于 Pandas DataFrame 列
  3. 使用 transform() 将一个函数应用到 Pandas DataFrame 列

在 Pandas 中,可以使用 apply()transform() 等方法对列和 DataFrame 进行转换和操作。所需的转换作为参数以函数的形式传递给这些方法。每种方法都有其细微的区别和作用。本文将介绍如何将一个函数应用于一列或整个 DataFrame。

Pandas apply()transform() 方法

apply()transform() 方法都是对单个列和整个 DataFrame 进行操作。apply() 方法沿着指定的轴应用函数。它将列作为 DataFrame 传递给自定义函数,而 transform() 方法将单个列作为 Pandas Series 传递给自定义函数。

apply() 方法的输出根据输入以 DataFrameSeries 的形式接收,而 transform() 方法则以 Series 的形式接收。apply()transform() 方法的语法都类似于:

Dataframe.apply(customFunction, axis=0)
Dataframe.transform(customFunction, axis=0)

参数对应于

  • customFunction:要应用于 DataFrame 或 Series 的函数。
  • axis:0 指的是行,1 指的是列,函数需要应用在行或列上。

使用 apply() 将函数应用于 Pandas DataFrame 列

现在我们已经掌握了基础知识,让我们动手编写代码,了解如何使用 apply() 方法将一个函数应用到 DataFrame 列。

我们将使用下面的 DataFrame 示例。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=['A','B','C'])
print (df)

应用函数到 DataFrame 列 - example.png

将函数应用到整个 DataFrame 的示例代码如下所示。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=['A','B','C'])
print (df)

def add_2(x):
    return x+2

df = df.apply(add_2)
print(df)

输出:

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9
   A   B   C
0  3   4   5
1  6   7   8
2  9  10  11

如上图所示,函数可以应用于整个 DataFrame。

将函数应用于单列

让我们来看看当函数沿单列应用时会发生什么。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=['A','B','C'])
print (df)

def add_2(x):
    return x+2

df['A'] = df['A'].apply(add_2)
print (df)

# or #

df['A'].transform(add_2)
print (df)

输出:

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9
   A  B  C
0  3  2  3
1  6  5  6
2  9  8  9

使用 transform() 将一个函数应用到 Pandas DataFrame 列

让我们看看如何使用 transform() 方法将一个函数应用到一个 DataFrame 列。我们将使用与上面相同的 DataFrame 示例。

应用函数到整个 DataFrame 的示例代码如下所示。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=['A','B','C'])
print (df)

def add_2(x):
    return x+2

df = df.transform(add_2)
print(df)

输出:

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9
   A   B   C
0  3   4   5
1  6   7   8
2  9  10  11

如上图所示,函数可以应用到整个 DataFrame。

将函数应用于单列

让我们来看看当函数沿单列应用时会发生什么。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=['A','B','C'])
print (df)

def add_2(x):
    return x+2

df['A'] = df['A'].transform(add_2)
print(df)

输出:

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9
   A  B  C
0  3  2  3
1  6  5  6
2  9  8  9

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