pandas调用函数怎么用

蜗牛 互联网技术资讯 2022-04-24 35 0

这篇“pandas调用函数怎么用”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“pandas调用函数怎么用”文章吧。

0. 数据预览

这里的数据是虚构的语数外成绩,大家在演示的时候拷贝一下就好啦。

import pandas as pd
df = pd.read_clipboard()
df

姓名

语文

数学

英语

性别

总分

0

才哥

91

95

92

1

1

小明

82

93

91

1

2

小华

82

87

94

1

3

小草

96

55

88

0

4

小红

51

41

70

0

5

小花

58

59

40

0

6

小龙

70

55

59

1

7

杰克

53

44

42

1

8

韩梅梅

45

51

67

0

1. apply

apply可以对DataFrame类型数据按照列或行进行函数处理,默认情况下是按照(单独对Series亦可)。

在案例数据中,比如我们想将性别列中的1替换为男,0替换为女,那么可以这样搞定。

先自定义一个函数,这个函数有一个参数 s(Series类型数据)。

def getSex(s):
    if s==1:
        return '男'
    elif s==0:
        return '女'

上述函数还有更简洁写法,这里方便理解采用最直观的写法哈。

然后,我们直接使用apply去调用这个函数即可。

df['性别'].apply(getSex)

可以看到输出结果如下:

0 男
1 男
2 男
3 女
4 女
5 女
6 男
7 男
8 女
Name: 性别, dtype: object

当然,我们也可以直接用调用匿名函数lambda的形式:

df['性别'].apply( lambda s: '男' if s==1 else '女' )

可以看到结果是一样的:

0 男
1 男
2 男
3 女
4 女
5 女
6 男
7 男
8 女
Name: 性别, dtype: object

以上是单纯根据一列的值条件进行的数据处理,我们也可以根据多列组合条件(可以了解为按行)进行处理,需要注意这种情况下需要指定参数axis=1,具体看下面案例。

案例中,我们认为总分高于200数学分数高于90为高分

# 多列条件组合
df['level'] = df.apply(lambda df: '高分' if df['总分']>=200 and df['数学']>=90 else '其他', axis=1)
df

pandas调用函数怎么用  pandas 第1张

同样,上述用apply调用的函数都是自定义的,实际上我们也可以调用内置或者pandas/numpy自带的函数。

比如,求语数外和总分最高分:

# python内置的函数
df[['语文','数学','英语','总分']].apply(max)

语文 96
数学 95
英语 94
总分 278
dtype: int64

求语数外和总分平均分:

# numpy自带的函数
import numpy as np
df[['语文','数学','英语','总分']].apply(np.mean)

语文 69.777778
数学 64.444444
英语 71.444444
总分 205.666667
dtype: float64

2. applymap

applymap则是对每个元素的函数处理,变量是每个元素值。

比如对语数外三科超过90分认为是科目高分

df[['语文','数学','英语']].applymap(lambda x:'高分' if x>=90 else '其他')

语文

数学

英语

0

高分

高分

1

其他

高分

2

其他

其他

3

高分

其他

4

其他

其他

5

其他

其他

6

其他

其他

7

其他

其他

8

其他

其他

3. map

map则是根据输入对应关系映射值返回最终数据,作用于某一列。传入的值可以是字典,键值为原始值,值为需要替换的值。也可以传入一个函数或者字符格式化表达式等等。

以上面性别列中的1替换为男,0替换为女为例,还可以通过map来实现
 

df['性别'].map({1:'男', 0:'女'})

输出结果也是一致的:

0 男
1 男
2 男
3 女
4 女
5 女
6 男
7 男
8 女
Name: 性别, dtype: object

比如总分列想变成格式化字符:

df['总分'].map('总分:{}分'.format)

0 总分:278分
1 总分:266分
2 总分:263分
3 总分:239分
4 总分:162分
5 总分:157分
6 总分:184分
7 总分:139分
8 总分:163分
Name: 总分, dtype: object

4. agg

agg一般用于聚合,在分组或透视操作中常见到,用法是和apply比较接近。

比如,求语数外和总分的最高分、最低分和平均分

df[['语文','数学','英语','总分']].agg(['max','min','mean'])

pandas调用函数怎么用  pandas 第2张

我们还可以对不同的列进行不同的运算(用字典形式指定)

# 语文最高分、数学最低分和英文最高最低分
df.agg({'语文':['max'],'数学':'min','英语':['max','min']})

pandas调用函数怎么用  pandas 第3张

当然也支持自定义函数的调用

5. pipe

以上四个调用函数的方法,我们发现被调用的函数的参数就是 DataFrameSerise数据,如果我们被调用的函数还需要别的参数,那么该如何做呢?

所以,pipe就出现了。

pipe又称管道方法,可以将我们的处理分析过程标准化、流程化。它在调用函数的时候可以带被调用函数的其他参数,这样就方便自定义函数的功能扩展了。

比如,我们需要获取总分大于n,性别为sex的同学的数据,其中n和sex是可变参数,那么用apply等就不太好处理。这个时候,就可以用到pipe方法来搞事了!

我们先定义一个函数:

# 定义一个函数,总分大于等于n,性别为sex的同学数据(sex为2表示不分性别)
def total(df, n, sex):
dfT = df.copy()
if sex == 2:
return dfT[(dfT['总分']>=n)]
else:
return dfT[(dfT['总分']>=n) & (dfT['性别']==sex)]

如果我们要找到总分大于200,不分性别的学生成绩,可以这样:

df.pipe(total,200,2)

pandas调用函数怎么用  pandas 第4张

再找总分大于150,性别为男生(1)的学生成绩,可以这样:

df.pipe(total,150,1)

pandas调用函数怎么用  pandas 第5张

再找总分大于200,性别为女生(0)的学生成绩,可以这样:
 

df.pipe(total,200,0)

pandas调用函数怎么用  pandas 第6张

以上就是关于“pandas调用函数怎么用”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注蜗牛博客行业资讯频道。

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