引言
本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。为什么说第二好用呢？做人嘛，最重要的就是谦虚，做函数也是一样的，而apply就是这样一个优雅而谦虚的函数。
我们单独用一篇来为apply树碑立传，原因有二，
- 一是因为apply函数极其灵活高效，甚至是重新定义了pandas的灵活，一旦熟练运用，在数据清洗和分析界可谓是“屠龙在手，天下我有”
- 二是apply概念相对晦涩，需要结合具体案例去咀嚼和实践。
Apply初体验
apply函数，因为她总是和分组函数一起出现，所以在江湖得了个·groupby伴侣·的称号。她的主要作用是做聚合运算，以及在分组基础上根据实际情况来自定义一些规则，常见用法和参数如下：
df.groupby(['列名']).apply(func,args)
- 参数func是最重要参数，它接受一个函数，会把分组后的数据根据函数来进行处理。
- args参数是我们可以给函数传入的参数，这个仅了解，用到的比较少。
如果把源数据比作面粉，groupby分组就是把面粉揉成一个个面团的过程，apply起到的作用，是根据数据需求来调馅，并且把每一个面团包成我们喜欢的包子。接下来，我们通过两个场景，更深入的感受下apply函数的优雅迷人。
场景一
背景：我们拿到了一份4位同学三次模拟考试的成绩，想知道每位同学历次模拟中最好成绩和最差成绩分别是多少。
思路：最好和最差，分别对应着max与min，我们先按姓名分组，再用apply函数返回对应的最大和最小值，最终将结果合并。
先导入源数据：
看一看每位同学最高成绩：
max_score = score.groupby('姓名')['综合成绩'].apply(max).reset_index()
max_score
我们指定综合成绩列，然后把max函数直接传入apply参数内，返回了对应分组内成绩的最大值。有一些常见函数，如max、min、len等函数可以直接传入apply。
groupby分组默认会把分组依据列（姓名）变成索引，这里用reset_index方法重置或者说取消姓名索引，将它保留在列的位置，维持DataFrame格式，方便后续匹配。
再筛选出最低成绩：
min_score = score.groupby('姓名')['综合成绩'].apply(min).reset_index()
min_score
两张表按姓名合并：
score_combine = pd.merge(max_score,min_score,left_on='姓名',right_on='姓名',how='inner')
score_combine.columns=['姓名', '最好成绩', '最差成绩']
score_combine
得到了我们预期的结果，只是列名略丑，可以用.columns方法来赋值更改。场景一比较死板和严肃，场景二我们换个更接地气的风格。
场景二
背景：Boss丢过来一份省市销售表，里面包含省份、城市、最近1个月销售额3个字段，想看看每个省份销售排名第3的都是哪些城市，以及他们的销售额情况。
思路：问题的关键是找到每个省份销售排名第3的城市，首先，应该对省份、城市按销售额进行降序排列，然后，找到对应排名第3的城市，Emmm，如果是排名第1的城市，我们可以通过排序后去重实现，
数据源有省份、城市、近1月销售额3个字段，一共210行（销售额）乱序排列，且都没有空值，整体比较规整。
要得到销售排名第3的城市，要先进行排序，这里我们用省份、近1月销售额两个关键字段进行降序排列，得到我们期待的顺序：
接着，在apply函数登场前，我们先详细剖析一下整个过程：
apply的精髓，在于揉面和DIY（调馅）包子。我们需要把源数据（面粉）给揉成一个个面团，再把一个个面团DIY成我们想要口味的包子。其中，揉面的过程就是groupby分组，而DIY调馅做包子就是apply自定义函数和应用的过程。
结合我们的目标，揉面是按省份进行分组，得到每个省各个城市和对应销售额的面团；DIY包子是在每个面团中取其第三名的城市和销售额字段。
第一步分组非常简单，按省份分组即可。而取第3名的城市和销售，表明我们需要城市和销售两个字段，所以在分组后指明这两列：
这一步，我们已经揉好了面，原始的面团也初步成型，虽然返回的结果有点晦涩，但是我们可以在脑海中构建一下这些面团，截图只展示了部分：
要把这些面团包成包子，就是要我们取出每一个面团中，排名第3的城市。有个问题需要注意，有一些直辖市是和省并列的，而作为城市只有单独的一行，这样的城市我们就默认返回其本身的数据；对于非直辖市省份来说，就需要定位筛选。
拿x2来举例，要找到这个面团中排名第三的城市和销售额，应该怎么做呢？答案是直接索引，把他看作是一个DataFrame格式的表，要选取第3行的所有值，包括城市和销售额，这里用iloc索引，很简单的一行代码：
x2.icol[2,:]
def get_third(x):
# 如果分组长度<=1 说明是直辖市
if len(x) <=1:
return x.iloc[0,:]
# 返回第0行所有值 也就是直辖市本身
else:
return x.iloc[2,:]
至此，每个省份，销售额排名第三的城市已经成功筛选出来。回顾整个操作流程，先排序，后分组，最后通过定义函数传入apply，提取出我们的目标值。分组后数据的抽象形态，以及如何判断和取出我们需要的值，是解决问题的关键和难点。
数据
成绩表
| 姓名 | 科目 | 综合成绩 |
|---|---|---|
| 李华 | 一模 | 651 |
| 李华 | 二模 | 579 |
| 李华 | 三模 | 580 |
| 王雷 | 一模 | 475 |
| 王雷 | 二模 | 455 |
| 王雷 | 三模 | 432 |
| 张建国 | 一模 | 691 |
| 张建国 | 二模 | 582 |
| 张建国 | 三模 | 553 |
| 李子明 | 一模 | 490 |
| 李子明 | 二模 | 552 |
| 李子明 | 三模 | 577 |
省市销售数据
| 省份 | 城市 | 近1月销售额 |
|---|---|---|
| 重庆 | 重庆市 | 255343 |
| 浙江省 | 金华市 | 302624 |
| 浙江省 | 台州市 | 147853 |
| 浙江省 | 舟山市 | 136547 |
| 浙江省 | 杭州市 | 109073 |
| 浙江省 | 宁波市 | 67409 |
| 浙江省 | 嘉兴市 | 63883 |
| 浙江省 | 衢州市 | 34773 |
| 浙江省 | 丽水市 | 31285 |
| 浙江省 | 绍兴市 | 22184 |
| 浙江省 | 湖州市 | 20867 |
| 浙江省 | 温州市 | 15099 |
| 云南省 | 临沧市 | 666949 |
| 云南省 | 大理白族自治州 | 554325 |
| 云南省 | 昆明市 | 203210 |
| 云南省 | 保山市 | 164794 |
| 云南省 | 昭通市 | 123129 |
| 云南省 | 德宏傣族景颇族自治州 | 84815 |
| 云南省 | 红河哈尼族彝族自治州 | 31244 |
| 云南省 | 玉溪市 | 29546 |
| 云南省 | 西双版纳傣族自治州 | 16479 |
| 天津 | 天津市 | 510720 |
| 四川省 | 南充市 | 532493 |
| 四川省 | 眉山市 | 460836 |
| 四川省 | 达州市 | 427285 |
| 四川省 | 德阳市 | 392361 |
| 四川省 | 成都市 | 262325 |
| 四川省 | 自贡市 | 179184 |
| 四川省 | 巴中市 | 65975 |
| 四川省 | 雅安市 | 52585 |
| 四川省 | 内江市 | 30951 |
| 四川省 | 乐山市 | 24635 |
| 四川省 | 凉山彝族自治州 | 22985 |
| 四川省 | 广元市 | 21433 |
| 四川省 | 绵阳市 | 20530 |
| 四川省 | 广安市 | 5206 |
| 上海 | 上海市 | 139261 |
| 陕西省 | 西安市 | 450490 |
| 陕西省 | 延安市 | 120161 |
| 陕西省 | 安康市 | 60456 |
| 陕西省 | 汉中市 | 59391 |
| 陕西省 | 咸阳市 | 47411 |
| 陕西省 | 榆林市 | 36144 |
| 陕西省 | 宝鸡市 | 29488 |
| 山西省 | 大同市 | 354828 |
| 山西省 | 晋中市 | 252932 |
| 山西省 | 临汾市 | 186931 |
| 山西省 | 运城市 | 153765 |
| 山西省 | 朔州市 | 91025 |
| 山西省 | 晋城市 | 65112 |
| 山西省 | 太原市 | 49023 |
| 山西省 | 忻州市 | 36324 |
| 山西省 | 吕梁市 | 27027 |
| 山西省 | 阳泉市 | 23328 |
| 山西省 | 长治市 | 10753 |
| 山东省 | 济南市 | 355393 |
| 山东省 | 济宁市 | 329062 |
| 山东省 | 菏泽市 | 187375 |
| 山东省 | 潍坊市 | 136845 |
| 山东省 | 临沂市 | 83493 |
| 山东省 | 日照市 | 69346 |
| 山东省 | 泰安市 | 64255 |
| 山东省 | 滨州市 | 49878 |
| 山东省 | 淄博市 | 44215 |
| 山东省 | 威海市 | 41281 |
| 山东省 | 东营市 | 32000 |
| 山东省 | 青岛市 | 30497 |
| 山东省 | 烟台市 | 21219 |
| 山东省 | 聊城市 | 17802 |
| 山东省 | 枣庄市 | 1796 |
| 内蒙古自治区 | 鄂尔多斯市 | 651177 |
| 内蒙古自治区 | 包头市 | 289065 |
| 内蒙古自治区 | 兴安盟 | 258106 |
| 内蒙古自治区 | 巴彦淖尔市 | 141360 |
| 内蒙古自治区 | 通辽市 | 66463 |
| 内蒙古自治区 | 呼伦贝尔市 | 62450 |
| 内蒙古自治区 | 乌海市 | 53515 |
| 内蒙古自治区 | 赤峰市 | 26836 |
| 内蒙古自治区 | 呼和浩特市 | 16708 |
| 辽宁省 | 鞍山市 | 917327 |
| 辽宁省 | 本溪市 | 575838 |
| 辽宁省 | 葫芦岛市 | 392363 |
| 辽宁省 | 盘锦市 | 306124 |
| 辽宁省 | 沈阳市 | 202724 |
| 辽宁省 | 抚顺市 | 119776 |
| 辽宁省 | 大连市 | 115483 |
| 辽宁省 | 铁岭市 | 75596 |
| 辽宁省 | 锦州市 | 53737 |
| 辽宁省 | 朝阳市 | 44664 |
| 辽宁省 | 营口市 | 38969 |
| 辽宁省 | 辽阳市 | 20555 |
| 辽宁省 | 丹东市 | 18011 |
| 江西省 | 吉安市 | 587941 |
| 江西省 | 抚州市 | 207687 |
| 江西省 | 南昌市 | 141011 |
| 江西省 | 赣州市 | 126004 |
| 江西省 | 上饶市 | 100209 |
| 江西省 | 萍乡市 | 92271 |
| 江西省 | 九江市 | 89530 |
| 江西省 | 景德镇市 | 30243 |
| 江西省 | 宜春市 | 8674 |
| 江苏省 | 宿迁市 | 291918 |
| 江苏省 | 无锡市 | 274878 |
| 江苏省 | 镇江市 | 139625 |
| 江苏省 | 常州市 | 124904 |
| 江苏省 | 南京市 | 96092 |
| 江苏省 | 淮安市 | 50116 |
| 江苏省 | 南通市 | 45943 |
| 江苏省 | 扬州市 | 40711 |
| 江苏省 | 徐州市 | 31636 |
| 江苏省 | 连云港市 | 29047 |
| 江苏省 | 苏州市 | 21753 |
| 江苏省 | 盐城市 | 20877 |
| 江苏省 | 泰州市 | 17473 |
| 湖南省 | 张家界市 | 203990 |
| 湖南省 | 永州市 | 177242 |
| 湖南省 | 长沙市 | 163263 |
| 湖南省 | 衡阳市 | 143484 |
| 湖南省 | 怀化市 | 119420 |
| 湖南省 | 株洲市 | 89771 |
| 湖南省 | 常德市 | 78640 |
| 湖南省 | 益阳市 | 35275 |
| 湖南省 | 娄底市 | 25018 |
| 湖南省 | 湘潭市 | 19964 |
| 湖南省 | 岳阳市 | 16941 |
| 湖南省 | 郴州市 | 16597 |
| 湖南省 | 邵阳市 | 7408 |
| 湖北省 | 潜江市 | 839482 |
| 湖北省 | 黄石市 | 788623 |
| 湖北省 | 襄阳市 | 194910 |
| 湖北省 | 孝感市 | 128893 |
| 湖北省 | 荆门市 | 114273 |
| 湖北省 | 鄂州市 | 105010 |
| 湖北省 | 黄冈市 | 100447 |
| 湖北省 | 随州市 | 70228 |
| 湖北省 | 宜昌市 | 43783 |
| 湖北省 | 十堰市 | 29798 |
| 湖北省 | 武汉市 | 18516 |
| 湖北省 | 荆州市 | 13307 |
| 河南省 | 信阳市 | 303765 |
| 河南省 | 郑州市 | 190843 |
| 河南省 | 焦作市 | 151812 |
| 河南省 | 周口市 | 149732 |
| 河南省 | 济源市 | 119826 |
| 河南省 | 鹤壁市 | 104734 |
| 河南省 | 三门峡市 | 86982 |
| 河南省 | 开封市 | 74053 |
| 河南省 | 新乡市 | 52236 |
| 河南省 | 南阳市 | 30565 |
| 河南省 | 驻马店市 | 29491 |
| 河南省 | 濮阳市 | 26306 |
| 河南省 | 漯河市 | 23355 |
| 河南省 | 许昌市 | 20666 |
| 河南省 | 平顶山市 | 17923 |
| 河南省 | 洛阳市 | 11709 |
| 河南省 | 商丘市 | 6414 |
| 河北省 | 廊坊市 | 161929 |
| 河北省 | 沧州市 | 140578 |
| 河北省 | 邯郸市 | 127017 |
| 河北省 | 邢台市 | 119624 |
| 河北省 | 秦皇岛市 | 95955 |
| 河北省 | 保定市 | 69588 |
| 河北省 | 承德市 | 54630 |
| 河北省 | 石家庄市 | 38257 |
| 河北省 | 张家口市 | 27311 |
| 河北省 | 唐山市 | 24888 |
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| 广东省 | 广州市 | 745366 |
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| 广东省 | 深圳市 | 16847 |
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| 广东省 | 中山市 | 11343 |
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| 广东省 | 东莞市 | 1866 |
| 甘肃省 | 金昌市 | 474105 |
| 甘肃省 | 陇南市 | 163465 |
| 甘肃省 | 天水市 | 119378 |
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| 安徽省 | 宿州市 | 657589 |
| 安徽省 | 安庆市 | 596127 |
| 安徽省 | 合肥市 | 179518 |
| 安徽省 | 淮北市 | 107184 |
| 安徽省 | 阜阳市 | 71129 |
| 安徽省 | 淮南市 | 69522 |
| 安徽省 | 亳州市 | 61254 |
| 安徽省 | 滁州市 | 30004 |
| 安徽省 | 宣城市 | 24571 |
| 安徽省 | 蚌埠市 | 16023 |
| 安徽省 | 马鞍山市 | 15212 |