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2024年6月2日发(作者：)

PythonApply方法的应用

Apply方法是Pandas库中的一种数据操作方法，用于将函数应用于

数据帧（DataFrame）或者数据列（Series）的每个元素上。它是Pandas

库中非常强大和灵活的函数，对于数据清洗、数据转换、数据预处理、特

征工程等操作非常有用。

在本文中，我将详细介绍Apply方法的各种用法和应用场景。

一、Apply方法的基础用法

1. Apply方法用于数据列（Series）上：对于数据列，我们可以使

用Apply方法将一个函数应用在每个数据上。例如，我们可以使用Apply

方法计算一个数据列上的平方：

```

import pandas as pd

#创建一个数据列

data = ([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用Apply方法计算平方

squared_data = (lambda x: x**2)

print(squared_data)

```

输出结果为：`0 1 1 4 2 9 3 16 4 25 dtype:

int64`

2. Apply方法用于数据帧（DataFrame）上：对于数据帧，我们可以

使用Apply方法将一个函数应用在每行或每列的数据上。例如，我们可以

使用Apply方法计算一个数据帧每行的和：

```

import pandas as pd

#创建一个数据帧

data = ame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7,

8, 9]})

# 使用Apply方法计算每行的和

sum_row = (lambda row: (, axis=1)

print(sum_row)

```

输出结果为：`0 12 1 15 2 18 dtype: int64`

注意，此处的`axis=1`表示对每行应用函数，如果要对每列应用函数，

需要设置`axis=0`。

二、Apply方法的高级用法

1. 使用匿名函数（Lambda函数）：Apply方法最常用于匿名函数，

因为匿名函数很简洁而且可以直接在函数中定义。例如，我们可以使用匿

名函数计算一个数据列的平方根：

```

本文标签： 数据方法函数应用使用

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