用法介绍df.apply函数

一、df.apply函数简介

df.apply函数是Pandas中一个非常强大的函数，它允许我们对DataFrame的每一行或者每一列分别应用一个自定义的函数，然后将结果合并成一个新的DataFrame对象。

df.apply函数具体的语法如下：

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


其中各参数的含义如下：

    func：要应用的函数，可以是Python内置函数、Lambda表达式或自定义函数。
    axis：表示DataFrame沿着行还是列的方向应用函数，0表示列，1表示行，缺省值为0。
    broadcast：是否将函数应用到整个DataFrame，默认为None。
    raw：是否直接传递原始的NumPy数据，默认为False。
    reduce：是否启用缩减机制，默认为None。
    result_type：返回值的类型，默认为None。
    args：额外的参数传递给函数。
    kwds：关键字参数传递给函数。


二、按行或按列应用函数
根据axis参数的不同，df.apply函数可以实现按行或按列应用函数，下面分别进行阐述。

三、应用自定义函数
除了Python内置函数和Lambda表达式，还可以应用自定义函数来进行计算，下面是一个简单的例子：
# 导入必要的库
import pandas as pd

# 定义一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 定义一个自定义函数，将每一列的最大值与最小值相加
def my_func(x):
    return x.max() + x.min()

# 对DataFrame对象进行函数应用
df.apply(my_func)

以上代码的输出结果如下：
A     4
B     9
C    16
dtype: int64

从输出结果可以看到，将每一列的最大值与最小值相加得到了一个新的Series对象。

四、应用带参数的函数
在使用df.apply函数的时候，还可以传递额外的参数给被应用的函数，下面是一个简单的例子：
# 导入必要的库
import pandas as pd

# 定义一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 定义一个带参数的函数，将每一列的数据乘以特定的因子
def my_func(x, factor):
    return x * factor

# 对DataFrame对象进行函数应用
df.apply(my_func, args=(2,))

以上代码的输出结果如下：
   A   B   C
0  2   8   14
1  4  10   16
2  6  12   18

从输出结果可以看到，将每一列的数据乘以2得到了一个新的DataFrame对象。

五、应用多个函数
df.apply函数还支持同时应用多个函数来进行计算，下面是一个简单的例子：
# 导入必要的库
import pandas as pd

# 定义一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 定义两个函数，将每一列的数据分别乘以2和减去平均值
def func1(x):
    return x * 2

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

# 对DataFrame对象进行函数应用
df.apply([func1, func2])

以上代码的输出结果如下：
     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

从输出结果可以看到，将每一列的数据分别乘以2和减去平均值得到了一个新的DataFrame对象。

六、总结
df.apply函数是Pandas中一个非常实用的函数，可以帮助我们快速进行数据处理和转换。它提供了非常丰富的参数和选项，方便我们进行灵活的操作。在实际的数据分析和处理过程中，df.apply函数是经常使用的一个函数，掌握它的使用方法对于提高数据分析和处理的效率是非常有帮助的。