apply函數(shù)

apply函數(shù)是pandas里面所有函數(shù)中自由度最高的函數(shù)。該函數(shù)如下：

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

該函數(shù)最有用的是第一個參數(shù)，這個參數(shù)是函數(shù)，相當(dāng)于C/C++的函數(shù)指針。

這個函數(shù)需要自己實現(xiàn)，函數(shù)的傳入?yún)?shù)根據(jù)axis來定，比如axis = 1，就會把一行數(shù)據(jù)作為Series的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)傳入給自己實現(xiàn)的函數(shù)中，我們在函數(shù)中實現(xiàn)對Series不同屬性之間的計算，返回一個結(jié)果，則apply函數(shù)會自動遍歷每一行DataFrame的數(shù)據(jù)，最后將所有結(jié)果組合成一個Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并返回。

apply常用于數(shù)據(jù)預(yù)處理

這塊的主要工作就是利用pandas里面的函數(shù)，去查看一下剛特殊操作后的數(shù)據(jù)。

def data_handle():data = pd.read_csv('C:\\Users\\happy\\Desktop\\old_data.csv')#print(data.describe()) #查看統(tǒng)計信息,發(fā)現(xiàn)最小值有-10000的異常數(shù)據(jù)#print((data.isnull()).sum()) #查看是否存在缺失值#print((data.duplicated()).sum()) #重復(fù)值def change_zero(x):if x == -10000:return 0else :return xdata['values'] = data['values'].apply(lambda x: change_zero(x))#利用均值填充缺失值mean = data['values'].mean()def change_mean(x):if x == 0:return meanelse:return xdata['values'] = data['values'].apply(lambda x: change_mean(x))#保存處理過的數(shù)據(jù)data.to_csv('C:\\Users\\happy\\Desktop\\new_data.csv',index=0)print('new data is existing')

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pandas的apply函数解析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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