怎么使用pandas apply()函數

這篇文章主要講解了“怎么使用pandas apply()函數”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“怎么使用pandas apply()函數”吧！

理解 pandas 的函數，要對函數式編程有一定的概念和理解。函數式編程，包括函數式編程思維，當然是一個很復雜的話題，但對今天介紹的 apply() 函數，只需要理解：函數作為一個對象，能作為參數傳遞給其它函數，也能作為函數的返回值。

函數作為對象能帶來代碼風格的巨大改變。舉一個例子，有一個類型為 list 的變量，包含 從 1 到 10 的數據，需要從其中找出能被 3 整除的所有數字。用傳統的方法：

def can_divide_by_three(number):
    if number % 3 == 0:
        return True
    else:
        return False

selected_numbers = []
for number in range(1, 11):
    if can_divide_by_three(number):
        selected_numbers.append(number)

循環是不可少的，因為 can_divide_by_three() 函數只用一次，考慮用 lambda 表達式簡化：

divide_by_three = lambda x : True if x % 3 == 0 else False

selected_numbers = []
for number in range(1, 11):
    if divide_by_three(item):
        selected_numbers.append(item)

以上是傳統編程思維方式，而函數式編程思維則完全不同。我們可以這樣想：從 list 中取出特定規則的數字，能不能只關注和設置規則，循環這種事情交給編程語言去處理呢？當然可以。當編程人員只關心規則（規則可能是一個條件，或者由某一個 function 來定義），代碼將大大簡化，可讀性也更強。

Python 語言提供 filter() 函數，語法如下：

filter(function, sequence)

filter() 函數的功能：對 sequence 中的 item 依次執行 function(item)，將結果為 True 的 item 組成一個 List/String/Tuple（取決于 sequence 的類型）并返回。有了這個函數，上面的代碼可以簡化為：

divide_by_three = lambda x : True if x % 3 == 0 else False
selected_numbers = filter(divide_by_three, range(1, 11))

將 lambda 表達式放在語句中，代碼簡化到只需要一句話就夠了：

selected_numbers = filter(lambda x: x % 3 == 0, range(1, 11))

Series.apply()

回到主題， pandas 的 apply() 函數可以作用于 Series 或者整個 DataFrame，功能也是自動遍歷整個 Series 或者 DataFrame, 對每一個元素運行指定的函數。

舉一個例子，現在有這樣一組數據，學生的考試成績：

  Name Nationality  Score
   張           漢    400
   李           回    450
   王           漢    460

如果民族不是漢族，則總分在考試分數上再加 5 分，現在需要用 pandas 來做這種計算，我們在 Dataframe 中增加一列。當然如果只是為了得到結果， numpy.where() 函數更簡單，這里主要為了演示 Series.apply() 函數的用法。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("studuent-score.csv")
df['ExtraScore'] = df['Nationality'].apply(lambda x : 5 if x != '漢' else 0)
df['TotalScore'] = df['Score'] + df['ExtraScore']

對于 Nationality 這一列， pandas 遍歷每一個值，并且對這個值執行 lambda 匿名函數，將計算結果存儲在一個新的 Series 中返回。上面代碼在 jupyter notebook 中顯示的結果如下：

  Name Nationality  Score  ExtraScore  TotalScore
0    張           漢    400           0         400
1    李           回    450           5         455
2    王           漢    460           0         460

apply() 函數當然也可執行 python 內置的函數，比如我們想得到 Name 這一列字符的個數，如果用 apply() 的話：

df['NameLength'] = df['Name'].apply(len)

apply 函數接收帶有參數的函數

根據 pandas 幫助文檔 pandas.Series.apply — pandas 1.3.1 documentation，該函數可以接收位置參數或者關鍵字參數，語法如下：

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

對于 func 參數來說，該函數定義中的第一個參數是必須的，所以 funct() 除第一個參數之外的其它參數則被視為額外的參數，作為參數來傳遞。我們仍以剛才的示例進行說明，假設除漢族外，其他少數名族有加分，我們把加分放在函數的參數中，先定義一個 add_extra() 函數：

def add_extra(nationality, extra):
    if nationality != "漢":
        return extra
    else:
        return 0

對 df 新增一列：

df['ExtraScore'] = df.Nationality.apply(add_extra, args=(5,))

位置參數通過 args = () 來傳遞參數，類型為 tuple。也可用下面的方法調用：

df['ExtraScore'] = df.Nationality.apply(add_extra, extra=5)

運行后結果為：

  Name Nationality  Score  ExtraScore
0    張           漢    400           0
1    李           回    450           5
2    王           漢    460           0

將 add_extra 作為 lambda 函數：

df['Extra'] = df.Nationality.apply(lambda n, extra : extra if n == '漢' else 0, args=(5,))

下面繼續講解關鍵字參數。假設我們對不同的民族可以給不同的加分，定義 add_extra2() 函數：

def add_extra2(nationaltiy, **kwargs):
    return kwargs[nationaltiy]
       
df['Extra'] = df.Nationality.apply(add_extra2, 漢=0, 回=10, 藏=5)

運行結果為：

  Name Nationality  Score  Extra
0    張           漢    400      0
1    李           回    450     10
2    王           漢    460      0

對照 apply 函數的語法，不難理解。

DataFrame.apply()

DataFrame.apply() 函數則會遍歷每一個元素，對元素運行指定的 function。比如下面的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

matrix = [
    [1,2,3],
    [4,5,6],
    [7,8,9]
]

df = pd.DataFrame(matrix, columns=list('xyz'), index=list('abc'))
df.apply(np.square)

對 df 執行 square() 函數后，所有的元素都執行平方運算：

x   y   z
a   1   4   9
b  16  25  36
c  49  64  81

如果只想 apply() 作用于指定的行和列，可以用行或者列的 name 屬性進行限定。比如下面的示例將 x 列進行平方運算：

df.apply(lambda x : np.square(x) if x.name=='x' else x)

x  y  z
a   1  2  3
b  16  5  6
c  49  8  9

下面的示例對 x 和 y 列進行平方運算：

df.apply(lambda x : np.square(x) if x.name in ['x', 'y'] else x)

x   y  z
a   1   4  3
b  16  25  6
c  49  64  9

下面的示例對第一行 （a 標簽所在行）進行平方運算：

df.apply(lambda x : np.square(x) if x.name == 'a' else x, axis=1)

默認情況下 axis=0 表示按列，axis=1 表示按行。

apply() 計算日期相減示例

平時我們會經常用到日期的計算，比如要計算兩個日期的間隔，比如下面的一組關于 wbs 起止日期的數據：

wbs   date_from     date_to
  job1  2019-04-01  2019-05-01
  job2  2019-04-07  2019-05-17
  job3  2019-05-16  2019-05-31
  job4  2019-05-20  2019-06-11

假定要計算起止日期間隔的天數。比較簡單的方法就是兩列相減（datetime 類型)：

import pandas as pd
import datetime as dt

wbs = {
    "wbs": ["job1", "job2", "job3", "job4"],
    "date_from": ["2019-04-01", "2019-04-07", "2019-05-16","2019-05-20"],
    "date_to": ["2019-05-01", "2019-05-17", "2019-05-31", "2019-06-11"]
}

df = pd.DataFrame(wbs)
df['elpased'] = df['date_to'].apply(pd.to_datetime) -   
               df['date_from'].apply(pd.to_datetime)

apply() 函數將 date_from 和 date_to 兩列轉換成 datetime 類型。我們 print 一下 df:

wbs   date_from     date_to elapsed
0  job1  2019-04-01  2019-05-01 30 days
1  job2  2019-04-07  2019-05-17 40 days
2  job3  2019-05-16  2019-05-31 15 days
3  job4  2019-05-20  2019-06-11 22 days

日期間隔已經計算出來，但后面帶有一個單位 days，這是因為兩個 datetime 類型相減，得到的數據類型是 timedelta64，如果只要數字，還需要使用 timedelta 的 days 屬性轉換一下。

elapsed= df['date_to'].apply(pd.to_datetime) -
    df['date_from'].apply(pd.to_datetime)
df['elapsed'] = elapsed.apply(lambda x : x.days)

使用 DataFrame.apply() 函數也能達到同樣的效果，我們需要先定義一個函數 get_interval_days() 函數的第一列是一個 Series 類型的變量，執行的時候，依次接收 DataFrame 的每一行。

import pandas as pd
import datetime as dt

def get_interval_days(arrLike, start, end):   
    start_date = dt.datetime.strptime(arrLike[start], '%Y-%m-%d')
    end_date = dt.datetime.strptime(arrLike[end], '%Y-%m-%d') 

    return (end_date - start_date).days


wbs = {
    "wbs": ["job1", "job2", "job3", "job4"],
    "date_from": ["2019-04-01", "2019-04-07", "2019-05-16","2019-05-20"],
    "date_to": ["2019-05-01", "2019-05-17", "2019-05-31", "2019-06-11"]
}

df = pd.DataFrame(wbs)
df['elapsed'] = df.apply(
    get_interval_days, axis=1, args=('date_from', 'date_to'))

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么使用pandas apply()函數”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對怎么使用pandas apply()函數這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！