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Pandas使用自定义函数

 
如果想要应用自定义的函数，或者把其他库中的函数应用到 Pandas 对象中，有以下三种方法：
  • 1) 操作整个 DataFrame 的函数：pipe()
  • 2) 操作行或者列的函数：apply()
  • 3) 操作单一元素的函数：applymap()

如何从上述函数中选择适合的函数，这取决于函数的操作对象。下面介绍了三种方法的使用。

操作整个数据表

通过给 pipe() 函数传递一个自定义函数和适当数量的参数值，从而操作 DataFrme 中的所有元素。下面示例，实现了数据表中的元素值依次加 3。

首先自定义一个函数，计算两个元素的加和，如下所示： 
def adder(ele1,ele2):
    return ele1+ele2
然后使用自定义的函数对 DataFrame 进行操作： 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['c1','c2','c3'])
#传入自定义函数以及要相加的数值3
df.pipe(adder,3)
完整的程序，如下所示： 
import pandas as pd
import numpy as np
#自定义函数
def adder(ele1,ele2):
   return ele1+ele2
#操作DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['c1','c2','c3'])
#相加前
print(df)
#相加后
print(df.pipe(adder,3))
输出结果： 
         c1        c2        c3
0  1.989075  0.932426 -0.523568
1 -1.736317  0.703575 -0.819940
2  0.657279 -0.872929  0.040841
3  0.441424  1.170723 -0.629618
         c1        c2        c3
0  4.989075  3.932426  2.476432
1  1.263683  3.703575  2.180060
2  3.657279  2.127071  3.040841
3  3.441424  4.170723  2.370382

操作行或列

如果要操作  DataFrame 的某一行或者某一列，可以使用 apply() 方法，该方法与描述性统计方法类似，都有可选参数 axis，并且默认按列操作。示例如下： 
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
df.apply(np.mean)
#默认按列操作，计算每一列均值
print(df.apply(np.mean))
输出结果： 
col1    0.277214
col2    0.716651
col3   -0.250487
dtype: float64
传递轴参 axis=1， 表示逐行进行操作，示例如下： 
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
print(df)
print (df.apply(np.mean,axis=1))
输出结果： 
       col1      col2      col3
0  0.210370 -0.662840 -0.281454
1 -0.875735  0.531935 -0.283924
2  1.036009 -0.958771 -1.048961
3 -1.266042 -0.257666  0.403416
4  0.496041 -1.071545  1.432817

0   -0.244641
1   -0.209242
2   -0.323908
3   -0.373431
4    0.285771
dtype: float64
求每一列中，最大值与最小值之差。示例如下： 
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
print(df.apply(lambda x: x.max() - x.min()))
输出结果: 
col1    3.538252
col2    2.904771
col3    2.650892
dtype: float64

操作单一元素

DataFrame 数据表结构的 applymap() 和 Series 系列结构的 map() 类似，它们都可以接受一个 Python 函数，并返回相应的值。

示例如下： 
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
#自定义函数lambda函数
print(df['col1'].map(lambda x:x*100))
输出结果： 
0    -18.171706
1      1.582861
2     22.398156
3     32.395690
4   -133.143543
Name: col1, dtype: float64
下面示例使用了 applymap() 函数，如下所示： 
import pandas as pd
import numpy as np
#自定义函数
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
print(df.applymap(lambda x:x*10))
print(df.apply(np.mean))
输出结果： 
        col1       col2       col3
0  -1.055926   7.952690  15.225932
1   9.362457 -12.230732   7.663450
2   2.910049  -2.782934   2.073905
3 -12.008132  -1.444989   5.988144
4   2.877850   6.563894   8.192513
#求均值：
col1    0.041726
col2   -0.038841
col3    0.782879
dtype: float64