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一、df.apply函數(shù)簡介

df.apply函數(shù)是Pandas中一個非常強(qiáng)大的函數(shù)，它允許我們對DataFrame的每一行或者每一列分別應(yīng)用一個自定義的函數(shù)，然后將結(jié)果合并成一個新的DataFrame對象。

df.apply函數(shù)具體的語法如下：

df.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), \*\*kwds)


其中各參數(shù)的含義如下：

    func：要應(yīng)用的函數(shù)，可以是Python內(nèi)置函數(shù)、Lambda表達(dá)式或自定義函數(shù)。
    axis：表示DataFrame沿著行還是列的方向應(yīng)用函數(shù)，0表示列，1表示行，缺省值為0。
    broadcast：是否將函數(shù)應(yīng)用到整個DataFrame，默認(rèn)為None。
    raw：是否直接傳遞原始的NumPy數(shù)據(jù)，默認(rèn)為False。
    reduce：是否啟用縮減機(jī)制，默認(rèn)為None。
    result_type：返回值的類型，默認(rèn)為None。
    args：額外的參數(shù)傳遞給函數(shù)。
    kwds：關(guān)鍵字參數(shù)傳遞給函數(shù)。


二、按行或按列應(yīng)用函數(shù)
根據(jù)axis參數(shù)的不同，df.apply函數(shù)可以實現(xiàn)按行或按列應(yīng)用函數(shù)，下面分別進(jìn)行闡述。

三、應(yīng)用自定義函數(shù)
除了Python內(nèi)置函數(shù)和Lambda表達(dá)式，還可以應(yīng)用自定義函數(shù)來進(jìn)行計算，下面是一個簡單的例子：
# 導(dǎo)入必要的庫
import pandas as pd

# 定義一個DataFrame對象
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 定義一個自定義函數(shù)，將每一列的最大值與最小值相加
def my_func(x):
    return x.max() + x.min()

# 對DataFrame對象進(jìn)行函數(shù)應(yīng)用
df.apply(my_func)

以上代碼的輸出結(jié)果如下：
A     4
B     9
C    16
dtype: int64

從輸出結(jié)果可以看到，將每一列的最大值與最小值相加得到了一個新的Series對象。

四、應(yīng)用帶參數(shù)的函數(shù)
在使用df.apply函數(shù)的時候，還可以傳遞額外的參數(shù)給被應(yīng)用的函數(shù)，下面是一個簡單的例子：
# 導(dǎo)入必要的庫
import pandas as pd

# 定義一個DataFrame對象
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 定義一個帶參數(shù)的函數(shù)，將每一列的數(shù)據(jù)乘以特定的因子
def my_func(x, factor):
    return x * factor

# 對DataFrame對象進(jìn)行函數(shù)應(yīng)用
df.apply(my_func, args=(2,))

以上代碼的輸出結(jié)果如下：
   A   B   C
0  2   8   14
1  4  10   16
2  6  12   18

從輸出結(jié)果可以看到，將每一列的數(shù)據(jù)乘以2得到了一個新的DataFrame對象。

五、應(yīng)用多個函數(shù)
df.apply函數(shù)還支持同時應(yīng)用多個函數(shù)來進(jìn)行計算，下面是一個簡單的例子：
# 導(dǎo)入必要的庫
import pandas as pd

# 定義一個DataFrame對象
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 定義兩個函數(shù)，將每一列的數(shù)據(jù)分別乘以2和減去平均值
def func1(x):
    return x * 2

def func2(x):
    return x - x.mean()

# 對DataFrame對象進(jìn)行函數(shù)應(yīng)用
df.apply([func1, func2])

以上代碼的輸出結(jié)果如下：
     A               B               C          
  func1 func2 func1 func2 func1 func2
0     2  -1.0     8  -1.0    14  -1.0
1     4   0.0    10   0.0    16   0.0
2     6   1.0    12   1.0    18   1.0

從輸出結(jié)果可以看到，將每一列的數(shù)據(jù)分別乘以2和減去平均值得到了一個新的DataFrame對象。

六、總結(jié)
df.apply函數(shù)是Pandas中一個非常實用的函數(shù)，可以幫助我們快速進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換。它提供了非常豐富的參數(shù)和選項，方便我們進(jìn)行靈活的操作。在實際的數(shù)據(jù)分析和處理過程中，df.apply函數(shù)是經(jīng)常使用的一個函數(shù)，掌握它的使用方法對于提高數(shù)據(jù)分析和處理的效率是非常有幫助的。

用法介紹df.apply函數(shù)