详解pd.apply函数

一、什么是pd.apply函数

pd.apply()是pandas库中的一个非常重要的函数，其作用是将一个函数应用于pandas对象的一行或一列，能够实现对数据的自定义处理和转化。所谓的pandas对象，主要指的是DataFrame和Series两种数据类型，其中DataFrame是由多个Series组成的表格数据结构，而Series则是一维数组。

pd.apply()函数的语法格式为：DataFrame.apply(func,axis=0/1,…)或Series.apply(func,…)

其中，参数func表示要应用的函数，axis表示要应用函数的轴，可以为0或1，0表示对列进行处理，1表示对行进行处理。其他参数可以根据实际需求进行设置。

二、pd.apply的使用方法

pd.apply()函数可以应用于DataFrame和Series的操作，接下来将分别介绍其具体的应用方法。

1. DataFrame.apply()

对于DataFrame类型的数据结构，可以通过pd.apply()函数对其进行逐行或逐列操作，并返回处理后的结果。下面通过一个例子来说明:


import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 
        'age':[28,34,29,42], 
        'salary':[3000,4000,3500,5500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义函数，计算每个人的税前工资
def get_gross_salary(row):
    return row['salary']*12

df['gross_salary'] = df.apply(get_gross_salary,axis=1)

print(df)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含三列数据的DataFrame，然后自定义了一个函数get_gross_salary()，该函数用于计算每个人的税前工资（即年薪），最后通过调用pd.apply()函数将该函数应用于每一行数据，更新DataFrame的gross_salary列。

2. Series.apply()

对于Series类型的数据结构，可以通过pd.apply()函数对其进行逐个元素操作，并返回处理后的结果。下面通过一个例子来说明:


import pandas as pd

data = [1,2,3,4,5]
s = pd.Series(data)

# 自定义函数，计算元素的平方
def square(x):
    return x*x

s = s.apply(square)

print(s)

在上述代码中，我们首先创建了一个含有五个元素的Series，然后自定义了一个函数square()，该函数用于计算每个元素的平方，最后通过调用pd.apply()函数将该函数应用于每一元素，返回处理后的Series数据。

三、pd.apply函数的高级应用

除了常规的逐行或逐元素处理外，pd.apply()函数还支持一些高级的应用场景，下面将分别介绍。

1. 列与列之间的相互引用

在某些特殊情况下，我们希望对一列数据进行处理时，需要引用到另一列的数据。此时可以通过使用lambda表达式或偏函数等方式实现，如下所示:


import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 
        'age':[28,34,29,42], 
        'salary':[3000,4000,3500,5500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义函数，计算每个人税后工资，调用当前行的salary和tax_rate列
def get_net_salary(row):
    tax_rate = 0.1 if row['salary']<4000 else 0.2
    gross_salary = row['salary'] * 12
    tax = gross_salary * tax_rate
    return gross_salary - tax

df['net_salary'] = df.apply(lambda row: get_net_salary(row), axis=1)

print(df)

在上述代码中，我们定义了一个函数get_net_salary()，该函数引用了当前行的salary和tax_rate两列数据进行计算，其中tax_rate根据salary列的值动态地进行调整。通过pd.apply()函数，用lambda表达式传递当前行的数据，调用get_net_salary()函数进行处理，并最终更新df的net_salary列。

2. pd.NA和其他错误处理

在进行数据处理时，常常会遇到数据缺失或异常等问题，此时可以通过pd.NA等相关函数进行处理。下面通过一个例子来说明：


import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 
        'age':[28,34,'',42], 
        'salary':['',4000,3500,5500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义函数，计算每个人税前工资
def get_gross_salary(row):
    try:
        gross_salary = row['salary']*12
    except:
        gross_salary = pd.NA
    return gross_salary

df['gross_salary'] = df.apply(get_gross_salary,axis=1)

df.dropna(inplace=True) # 删除含有NA值的行

print(df)

在上述代码中，我们创建了一个包含NA值的DataFrame，然后定义了一个函数get_gross_salary()，用于处理salary列的数据并返回税前工资。在计算过程中，由于存在空值或其他异常问题，我们使用try-except语句块进行错误处理，并将值设置为pd.NA。然后通过pd.apply()函数调用该函数，并将结果更新到gross_salary列。最后使用df.dropna()函数删除含有NA值的行。

四、pd.apply函数的性能优化

pd.apply()函数的性能和效率主要受到以下因素的影响：

1. 函数的复杂程度

与大多数Python函数一样，pd.apply()函数的性能也与其复杂程度有关。通常来说，函数执行速度越快，pd.apply的运行时间就越短。因此在编写pd.apply()函数时，应尽量保持函数简单，避免使用循环等复杂结构。

2. 使用向量化操作

在进行数据处理时，应该尽量使用pandas库的向量化操作，避免直接使用Python函数或循环等方式处理。使用向量化操作可以大幅提高pd.apply()函数的效率，同时还能减少代码的复杂度。

3. 使用并行处理

在处理大规模数据时，pd.apply()函数的单线程性质可能会成为瓶颈，此时可以使用并行处理技术来提高程序的效率。pandas库提供了多种并行处理方法，如使用Dask、Swifter等库进行分布式处理。

总结

通过本篇文章的介绍，我们对pd.apply()函数有了更深入的理解，了解了其基本用法和高级应用，同时还学习了如何优化pd.apply的性能。pd.apply()函数作为pandas库中的重要函数，能够实现对数据的自定义处理和转化，非常适合于数据清洗、分析等场景下的使用。