apply() 应用函数

梁小亦 2023-01-13 11:54:30

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使用apply函数与字符匹配进行数据分析1、apply函数使用2、字符串匹配3、数据分析实战 1、apply函数使用 DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds func：代表的是传入的函数或lambda表达式； axis：可提供的参数有两个，该参数默认为0（即列值） 0或者index，表示函数处理的是每一列； 1或columns，表示处理的是每一行； raw

什么是Apply自定义函数？ Pandas提供了很多处理数据的API，如果自己的需求不能被这些API满足的时候，我们就需要写自定义函数使用apply函数 apply函数接收一个自定义函数，将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理。 apply函数类似for循环，遍历行/列的每一个元素，比原生的for循环效率高。 Series使用apply自定义函数创建数据创建自定义函数调用apply函数传入自定义函数(传入的自定义函数不能加括号) 原数据： import pan

除了使用匿名函数（如上述示例中的lambda函数）外，你还可以定义自己的函数，并使用apply()函数来应用它。# 使用自定义函数计算每一列的总和的两倍。

假设我们有一个Series，希望通过apply()# 创建一个Series# 自定义函数# 使用apply应用自定义函数0 11 42 93 16假设我们有一个DataFrame# 创建一个DataFrame})# 自定义函数# 使用apply在每一列上应用自定义函数A 2B 2如果你希望按行（而不是按列）应用自定义函数，可以设置axis=1# 创建一个DataFrame})# 自定义函数，计算每一行的和# 使用apply按行应用自定义函数0 51 72 9。

在R语言中，apply系列函数的基本作用是对数组（array，可以是多维）或者列表（list）按照元素或元素构成的子集合进行迭代，并将当前元素或子集合作为参数调用某个指定函数。apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapp

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