Python中Pandas的apply方法和匿名函数lambda对比应用详解

在 Pandas 中，lambda 函数和 apply 方法常用于对 DataFrame 或 Series 进行自定义函数的应用。下面是一些示例：

1. 在 Series 上应用 lambda 函数：

import pandas as pd

# 创建一个示例 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])

# 使用 lambda 函数对每个元素进行平方
result = s.apply(lambda x: x**2)
print(result)

2. 在 DataFrame 上应用 lambda 函数：

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
   
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 使用 lambda 函数对每个元素进行平方
result = df.apply(lambda x: x**2)
print(result)

3. 在 DataFrame 的某一列上应用 lambda 函数：

# 使用 lambda 函数对某一列进行平方
df['A_squared'] = df['A'].apply(lambda x: x**2)
print(df)

4. 在 DataFrame 的每一行上应用 lambda 函数：

# 使用 lambda 函数对每一行的和进行计算
df['Sum'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)
print(df)

5. 使用 applymap 在整个 DataFrame 上应用函数：

# 使用 applymap 对整个 DataFrame 进行平方操作
result = df.applymap(lambda x: x**2)
print(result)

注意事项：

• lambda 函数通常用于简单的操作，如果需要进行复杂的操作，建议定义一个普通的函数。

• apply 方法的 axis 参数用于指定函数应用的轴，axis=0 对列应用函数，axis=1 对行应用函数。

• applymap 方法适用于整个 DataFrame，而 apply 方法可以应用于 Series 或 DataFrame 的列或行。

这些示例展示了如何使用 lambda 函数和 apply 方法在 Pandas 中进行函数的灵活应用。可以根据具体的需求定义和使用不同的函数。