- 先用随机数创建一个dataframe
import pandas as pd
df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['utah','ohio','texas','oregon'])
- 创建函数，用于处理df
f=lambda x:x.max()-x.min()
- 按行或者按列根据设计的函数f处理
#默认情况下会以列为单位，分别对列应用函数
t1=df.apply(f)
#按列处理
t2=df.apply(f,axis=1)
4.将函数应用到每一个元素
f=lambda x: '%.2f'%x
t3=df.applymap(f)
5.结合groupby实现高级功能
# 创建一个DataFrame
import pandas as pd
A = [[1,2,3,4,5],[1,3,7,8,9],[1,3,6,7,8],[2,3,7,8,9],[2,20,3,4,6]]
A = pd.DataFrame(A,columns=["Month","Data1","Data2","Data3","Data4"])
A数据如下图
image.png
import numpy as np
def mean(data):
return(np.mean(np.abs(data)))
B = A.groupby(["Month"]).apply(mean)
B数据如下图
image.png
觉得不错点个赞哦
