Python中的apply（）函数的使用方式

apply()函数是Python中Pandas库DataFrame对象的一种数据处理方法。它可以将一个函数应用于DataFrame的一行或一列数据，将其转换为另一个DataFrame。通过apply()函数的使用，可以对DataFrame的数据进行加工、清洗或者转换，使得数据变得更加干净、易读。在本文中，我将详细介绍apply()函数的使用方式，包括其语法和运用场景。

1、 语法

apply()函数能够接受一个函数作为参数，并且返回一个处理后的DataFrame。其基本语法如下：

dataframe.apply(function, axis)

其中，function表示要应用于DataFrame的函数，axis表示应用函数的方向。axis可以取值为0或者1，分别表示按照行或者列的方向应用函数。当axis=0时，apply()函数会将函数应用到每一列数据上，并返回新的一行数据；当axis=1时，函数被应用于每一行数据，并返回新的一列数据。

2、 运用场景

apply()函数在数据处理中非常常见，可以用于如下几个应用场景：

2.1 数据清洗

在进行数据清洗时，apply()函数可以将数据中的一些无效行或者列删除。举个例子，比如需要处理一份电商平台的销售数据，当数据中的一列全部都是无效值或者全为0时，这列数据就可以被删除。通过如下方式可以实现：

df = df.apply(lambda x: x.dropna(how='all'))

其中，x表示DataFrame的一列数据，dropna()可以删除缺失值，how='all'可以删除所有值都为缺失值的行或者列。

2.2 数据转换

在数据转换中，apply()函数可以对数据进行分割、过滤、聚合等处理。比如，通过apply()函数可以将身高数据转换为体重值，代码如下：

def trans_height(height):

    # 将厘米转换为英尺

    height_inches = height/2.54/12

    # 将英尺转换为普通体重(kg)

    weight_kg = round(22.5*(height_inches**2), 2)

    # 转换为体重(lbs)

    weight = round(weight_kg*2.20462, 2)

    return weight

weight = df['height'].apply(trans_height)

在上述代码中，trans_height是一个自定义的函数，该函数可以将身高值转换为体重值。apply()函数将该函数应用于df数据中的height列，返回一个新的体重列weight。

2.3 数据分析

在数据分析中，apply()函数可以应用于对数据进行分析或者筛选。比如，可以通过apply()函数对每行或者每列进行聚合计算，返回聚合后的结果。代码如下：

df.apply(sum, axis=0)

在上述代码中，apply()函数应用了sum函数，对df数据中的每列进行求和操作，返回求和后的结果。

3、总结

综上所述，apply()函数是Python中Pandas库DataFrame对象的一种数据处理方法，主要用于数据清洗、数据转换、数据分析等场景。使用apply()函数时需要注意参数的使用，函数应用的方向以及自定义函数的编写。如果熟练掌握apply()函数的使用方式，可以大大提高数据处理及分析的效率。