【Python】Pandas Apply批处理-数据分析9个优雅小技巧（8）（测试代码+api例程）

本文主要是介绍【Python】Pandas Apply批处理-数据分析9个优雅小技巧（8）（测试代码+api例程），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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Pandas Apply批处理

Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作。你就把这个想成pd的map映射。

Pandas Apply批处理API说明：

df[‘B’]=df[‘B’].apply(lambda x: x ** 2)
df[‘B’]=参数1.apply(参数2)

• 参数1 需要筛选的对象
• 参数2 筛选的规则函数
• 返回的是Filter类型的数据，通常需要再转化成list等其他格式，所以在最外面加上了list()

Pandas Apply批处理例程

Apply批处理第df[‘B’]列的数据平方

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3]] *3,columns=['A','B','C'],index=['a','b','c'])
print("原始数据")
print(df)
#    A  B  C
# a  1  2  3
# b  1  2  3
# c  1  2  3df['B']=df['B'].apply(lambda x: x ** 2)
print("Apply批处理第df['B']列的数据平方")
print(df)
#    A  B  C
# a  1  4  3
# b  1  4  3
# c  1  4  3

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总结

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