記載（）メソッドでパンダを適用

1.apply（）説明

スコープ：パンダにSeriesとDataFrame
効果：使用するapply()方法を、私たちは機能の独自の定義を呼び出すことができ、簡潔なコードより明確な構造を、作ります。

2.apply（）アプリケーション・プロセス

もしSeriesとDataFrame呼び出しapply()方法、およびその関数定義の最初のパラメータので、機能、独自の定義を使用表すSeriesとDataFrame次の「緯度」。
それはたとえば、DataFrame場合、引数は彼のすべての列です。そうならばSeries、それは彼のすべての値です。

（1） DataFrame、各パラメータは、自分の列である
例えば：計算DataFrame歪度および尖度の各フィールド

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'key1':[1, 2, 3, 4, 5],
    'key2':[4, 5, 6, 2, 1]
})

def skew_kurt(x):
    print(x, type(x))
    skews = x.skew()
    kurts = x.kurt()
    return pd.Series([skews, kurts], index=['skew', 'kurt']) # Series的参数为Series，则会变为DataFrame，且参数变为列
print(df.apply(skew_kurt))


# 结果：
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
Name: key1, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'>
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
Name: key1, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'>
0    4
1    5
2    6
3    2
4    1
Name: key2, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'>
      key1      key2
skew   0.0 -0.235514
kurt  -1.2 -1.963223

何度も実行される関数の出力から見た、と毎回実行することができDataFrame、過去の伝記の。
（2） Series、彼の各パラメータ値
例：1 Series最初の文字の各値については、その値に置き換えられます

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['wang', 'li', 'zhao'])

def text(x):
    print(x, type(x))
    return x[0] # Series的参数为Series，则会变为DataFrame，且参数变为列
print(s.apply(text))

# 结果：
wang <class 'str'>
li <class 'str'>
zhao <class 'str'>
0    w
1    l
2    z
dtype: object

3.apply（）アプリケーション

（1）一例として上に、我々はそれが適用され得ることを確認することができSeries、及びDataFrame
（2）apply()の方法はまた、---パケットに適用されてもよいですgroupby()。また、次のパラメータの緯度を表します。
例えば：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'data1':np.random.rand(5),
                  'data2':np.random.rand(5),
                  'key1':list('aabba'),
                  'key2':['one','two','one','two','one']})

print(df.groupby('key1').apply(lambda x: x.describe()))

# 结果：
a    count  3.000000  3.000000
     mean   0.693046  0.608697
     std    0.257070  0.522231
     min    0.396401  0.011814
     25%    0.614231  0.422315
     50%    0.832060  0.832817
     75%    0.841368  0.907138
     max    0.850676  0.981459
b    count  2.000000  2.000000
     mean   0.352287  0.482039
     std    0.343271  0.675147
     min    0.109558  0.004638
     25%    0.230922  0.243339
     50%    0.352287  0.482039
     75%    0.473651  0.720740
     max    0.595016  0.959441

4.まとめ

使用してapply()メソッドを、私たちは機能の独自の定義を呼び出すことができ、コードをより明確な構造、簡潔になります。
最初の引数定義するので、それは次の「緯度」を表します。