pandas apply() 按轴应用函数
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pandas apply() 按轴应用函数

更新时间：2022-07-04 23:55:35 标签：pandas apply 函数

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Pandas 的 apply() 方法是用来调用一个函数（Python method），让此函数对数据对象进行批量处理。Pandas 的很多对象都可以使用 apply() 来调用函数，如 Dataframe、Series、分组对象、各种时间序列等。

一般语法

以 DataFrame 为例，它的一般语法为：

df.apply(func, axis=0, args=(), **kwds)

参数有：

返回：

用法说明

函数示例图如下：

pandas apply() 函数

对源数据（df/ser 等）应用函数（fun），在应用时可以指定函数处理的方向，如果 axis 为 0 时（默认）则按列应用，为 1 时按行应用，当然源数据只有一列时（series）只能按列处理。不管是行还是列，每次处理的都是一个序列（可以认为是 Series）。

关于函数（fun）的要求，其第一个参数必须是要处理的 Series，参数还可以定义位置参数和关键字参数，对应地用可在函数名 fun 后传入。

定义函数 fun 的返回值时，必须返回一个和传入 Series 相同长度的序列（不一定必须是 Series 类型），抑或是一个标量，总之可以广播到源数据的行或者列上。

函数定义

函数 fun 参数，只需要传入这个函数的函数名就可以了，第一个参数接收一个 Series，还可以定义位置参数和关键字参数，如以下定义一个对：

def mymax(x):
    return x.max()

df.apply(mymax) # 应用函数

如果，给定位置参数和关键字参数的话：

def myfun(x, a, max=None):
    return x + a - max

df.apply(myfun, 10, max=1) # 应用函数

总结一下，fun 可传入的函数形式有以下几种（DataFrame 和 Series 均适用）：

ser.apply(fun) # 自定义
ser.apply(max) # python 内置函数
ser.apply(lambda x: x*2) # lambda
ser.apply(np.mean) # numpy 等其他库的函数 ufunc
ser.apply(pd.Series.first_valid_index) # Pandas 自己的函数
ser.apply('count') # Pandas 自己的函数
ser.apply('shape') # Pandas 自己的属性
ser.apply('tan') # numpy 的 ufunc 名
# 多个函数
ser.apply([sum, 'count']) # 相当于 .aggregate, 即.agg
ser.apply(np.array(["sum", "mean"]))
ser.apply({'Q1':sum, 'Q2':'count'}) # 同上

此外，apply 还可以传入多个函数，对数据进行聚合，实现 agg 的效果：

df = pd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/team.csv')

df.apply(['max', 'min'])
'''
        name team  Q1  Q2  Q3  Q4
max  Zachary    E  98  99  99  99
min    Aaron    A   1   1   1   2
'''

df.apply({'Q1':'max', 'Q2': 'min'})
'''
Q1    98
Q2     1
dtype: int64
'''

df.apply({'Q1':'mean', 'Q2': ['max', 'min']})
'''
        Q1    Q2
mean  49.2   NaN
max    NaN  99.0
min    NaN   1.0
'''

应用对象

接下来介绍常用的数据类型使用 apply() 的方法：

DataFrame

DataFrame 有两种方法可以应用函数。

apply-applymap

apply 在 DataFrame 上的完整语法是：

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

参数有：

以下是案例：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6]},
                  index=['a', 'b', 'c'])
df
#    A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

# 对各列应用函数
df.apply(lambda x: np.sum(x))
A     6
B    15
dtype: int64

# 对各行应用函数
df.apply(lambda x: np.sum(x), axis=1)
a    5
b    7
c    9
dtype: int64

# 对每个值应用函数
df.applymap(lambda x: x * 2)
#    A   B
# a  2   8
# b  4  10
# c  6  12

# apply 将各列或各行作为 Series 传递
df.apply(type)
# A    <class 'pandas.core.series.Series'>
# B    <class 'pandas.core.series.Series'>
# dtype: object

# applymap 中应用的函数将值本身作为参数传递给函数
df.applymap(type)
#                       A                     B
# a  <type 'numpy.int64'>  <type 'numpy.int64'>
# b  <type 'numpy.int64'>  <type 'numpy.int64'>
# c  <type 'numpy.int64'>  <type 'numpy.int64'>

再看一些官方的案例：

df = pd.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A', 'B'])
df
'''   A  B
0  4  9
1  4  9
2  4  9
'''

# 使用numpy通用函数 (如 np.sqrt(df)):
df.apply(np.sqrt)
'''
     A    B
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0
2  2.0  3.0
'''

# 使用聚合功能
df.apply(np.sum, axis=0)
'''
A    12
B    27
dtype: int64
'''

df.apply(np.sum, axis=1)
'''
0    13
1    13
2    13
dtype: int64
'''

# 在每行上返回类似列表的内容
df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1)
'''
0    [1, 2]
1    [1, 2]
2    [1, 2]
dtype: object
'''

# result_type='expand' 将类似列表的结果扩展到数据的列
df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type='expand')
'''
   0  1
0  1  2
1  1  2
2  1  2
'''

# 在函数中返回一个序列，生成的列名将是序列索引。
df.apply(lambda x: pd.Series([1, 2], index=['foo', 'bar']), axis=1)
'''
   foo  bar
0    1    2
1    1    2
2    1    2
'''

# result_type='broadcast' 将确保函数返回相同的形状结果
# 无论是 list-like 还是 scalar，并沿轴进行广播
# 生成的列名将是原始列名。
df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type='broadcast')
'''
A  B
0  1  2
1  1  2
2  1  2
'''

Series

apply 对 Series 值调用函数。可以是 ufunc（应用于整个系列的 NumPy 函数）或只对单个值起作用的 Python 函数。Series 有两种方法可以将函数应用于的每个值，行为几乎相同，apply 在应用函数时使用更清晰。

apply-map

Series.apply(func, convert_dtype=True,
             args=(), **kwds)

参数：

返回：

简单示例：

s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

s.apply(lambda x: x * 2)
# a    2
# b    4
# c    6
# dtype: int64

# apply 的参数中，Series 的值本身
s.apply(type)
# a    <type 'numpy.int64'>
# b    <type 'numpy.int64'>
# c    <type 'numpy.int64'>
# dtype: object

# 函数返回多个值的 tuple
s.apply(lambda x: (x, x * 2))
# a    (1, 2)
# b    (2, 4)
# c    (3, 6)
# dtype: object

# 如果想将结果设为 DataFrame，则返回值作为 Series
s.apply(lambda x: pd.Series([x, x * 2], index=['col1', 'col2']))
#    col1  col2
# a     1     2
# b     2     4
# c     3     6

# map 的行为与 apply 几乎相同（在map中不能得到 DataFrame）
s.map(lambda x: x * 2)
# a    2
# b    4
# c    6
# dtype: int64

s.map(type)
# a    <type 'numpy.int64'>
# b    <type 'numpy.int64'>
# c    <type 'numpy.int64'>
# dtype: object

# map 除了函数以外，还可以取 mapping 用的 dict 和 Series 作为参数
s.map(pd.Series(['x', 'y', 'z'], index=[1, 2, 3]))
# a    x
# b    y
# c    z
# dtype: object

下边是一些官网案例：

# 为每个城市创建一个具有典型夏季温度的序列
s = pd.Series([20, 21, 12],
               index=['London', 'New York', 'Helsinki'])
s
'''
London      20
New York    21
Helsinki    12
dtype: int64
'''

# 定义函数并将其作为参数传递给 apply，求值平方化。
def square(x):
     return x ** 2

s.apply(square)
'''
London      400
New York    441
Helsinki    144
dtype: int64
'''

# 通过将匿名函数作为参数传递给 apply
s.apply(lambda x: x ** 2)
'''
London      400
New York    441
Helsinki    144
dtype: int64
'''

# 定义一个需要附加位置参数的自定义函数
# 并使用args关键字传递这些附加参数。
def subtract_custom_value(x, custom_value):
     return x - custom_value

s.apply(subtract_custom_value, args=(5,))
'''
London      15
New York    16
Helsinki     7
dtype: int64
'''

# 定义一个接受关键字参数并将这些参数传递
# 给 apply 的自定义函数。
def add_custom_values(x, **kwargs):
     for month in kwargs:
         x += kwargs[month]
     return x

s.apply(add_custom_values, june=30, july=20, august=25)
'''
London      95
New York    96
Helsinki    87
dtype: int64
'''

# 使用Numpy库中的函数
s.apply(np.log)
'''
London      2.995732
New York    3.044522
Helsinki    2.484907
dtype: float64
'''

GroupBy

GroupBy.apply 可以将该功能应用到每个组中，即按组应用函数 func 并将结果合并在一起。

GroupBy.apply

语法为：

GroupBy.apply(func, *args, **kwargs)

参数：

返回：

传递给 apply 的函数必须将 dataframe 作为其第一个参数并返回 dataframe、Series或 scalar。apply 将负责将结果重新组合到一个数据帧或序列中。因此，apply 是一种高度灵活的分组方法。

这儿的函数调用形式和上文中 DataFrame apply 传入的一样，不同的时字符串形式时，它是指的 DataFrameGroupBy 对象的方法 （https://pandas.pydata.org/docs/reference/groupby.html）。

虽然 apply 是一种非常灵活的方法，但它的缺点是使用它可能比使用 agg 或transform 等更具体的方法慢很多。Pandas 提供了一系列的方法，比使用 apply 用于特定目的要快得多，所以在使用 apply 之前要尝试使用 agg 等其他方法。

df = pd.DataFrame({'group': ['g1', 'g2', 'g1', 'g2'],
                   'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}, 
                  columns=['group', 'A', 'B'])
df
#   group  A  B
# 0    g1  1  5
# 1    g2  2  6
# 2    g1  3  7
# 3    g2  4  8

grouped = df.groupby('group')

grouped.apply(np.mean)
#        A  B
# group
# g1     2  6
# g2     3  7

注意，由于处理优化，目标组数 == 应用函数的次数，但它不是执行次数。函数中的破坏性处理可能会产生意想不到的后果。

# 应用函数
def f(x):
    print('called')
    return x

# 组数为 2
grouped.ngroups
# 2

# f 执行3次
grouped.apply(f)
# called
# called
# called

Styler

Pandas 的样式对象 Styler 也支持 apply，按列、按行或按表应用函数，更新 HTML 的显示样式效果。

df.style.apply(
    func: 'Callable[..., Styler]',
    axis: 'Axis | None' = 0,
    subset: 'Subset | None' = None,
    **kwargs,
) -> 'Styler'

参数：

这与 DataFrame.apply 类似，只是 axis=None 将函数一次应用于整个数据帧，而不是按列或按行应用。

返回：

func 的输出形状应与输入匹配，即如果 x 是输入行、列或表（取决于轴），则 func(x).shape==x.shape 应为真。

它与 DataFrame.apply 类似，只是 axis=None 一次将函数应用于整个数据帧，而不是按列或按行。

def highlight_max(x):
     return ['background-color: yellow' if v == x.max() else ''
                for v in x]

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2))
df.style.apply(highlight_max)

对比

apply、map、applymap 对数据类型的支持情况如下：

方法 DataFrame Series
apply 支持 支持
map - 支持
applymap 支持 -

可以看到，map、applymap 仅支持一种数据类型，apply 全支持。相关方法对比示意图如下：

apply-map-applymap

支持对象

可以调用 apply() 的对象还有以下对象，除了上边介绍的三种外，其他的逻辑类似：

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