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不懂Python中pandas函數(shù)如何應(yīng)用？其實(shí)想解決這個(gè)問(wèn)題也不難，下面讓小編帶著大家一起學(xué)習(xí)怎么去解決，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。

Pandas 可直接使用 NumPy 的 ufunc（元素級(jí)數(shù)組方法） 函數(shù)：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1)
>>> obj
          0         1         2         3
0 -0.228107  1.377709 -1.096528 -2.051001
1 -2.477144 -0.500013 -0.040695 -0.267452
2 -0.485999 -1.232930 -0.390701 -1.947984
3 -0.839161 -0.702802 -1.756359 -1.873149
4  0.853121 -1.540105  0.621614 -0.583360
>>> 
>>> np.abs(obj)
          0         1         2         3
0  0.228107  1.377709  1.096528  2.051001
1  2.477144  0.500013  0.040695  0.267452
2  0.485999  1.232930  0.390701  1.947984
3  0.839161  0.702802  1.756359  1.873149
4  0.853121  1.540105  0.621614  0.583360

函數(shù)映射：在 Pandas 中 apply 方法可以將函數(shù)應(yīng)用到列或行上，可以通過(guò)設(shè)置 axis 參數(shù)來(lái)指定行或列，默認(rèn) axis = 0，即按列映射：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1)
>>> obj
          0         1         2         3
0 -0.707028 -0.755552 -2.196480 -0.529676
1 -0.772668  0.127485 -2.015699 -0.283654
2  0.248200 -1.940189 -1.068028 -1.751737
3 -0.872904 -0.465371 -1.327951 -2.883160
4 -0.092664  0.258351 -1.010747 -2.313039
>>> 
>>> obj.apply(lambda x : x.max())
0    0.248200
1    0.258351
2   -1.010747
3   -0.283654
dtype: float64
>>>
>>> obj.apply(lambda x : x.max(), axis=1)
0   -0.529676
1    0.127485
2    0.248200
3   -0.465371
4    0.258351
dtype: float64

另外還可以通過(guò) applymap 將函數(shù)映射到每個(gè)數(shù)據(jù)上：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1)
>>> obj
          0         1         2         3
0 -0.772463 -1.597008 -3.196100 -1.948486
1 -1.765108 -1.646421 -0.687175 -0.401782
2  0.275699 -3.115184 -1.429063 -1.075610
3 -0.251734 -0.448399 -3.077677 -0.294674
4 -1.495896 -1.689729 -0.560376 -1.808794
>>> 
>>> obj.applymap(lambda x : '%.2f' % x)
       0      1      2      3
0  -0.77  -1.60  -3.20  -1.95
1  -1.77  -1.65  -0.69  -0.40
2   0.28  -3.12  -1.43  -1.08
3  -0.25  -0.45  -3.08  -0.29
4  -1.50  -1.69  -0.56  -1.81

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享Python中pandas函數(shù)如何應(yīng)用內(nèi)容對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，遇到問(wèn)題就找創(chuàng)新互聯(lián)，詳細(xì)的解決方法等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

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