需求与实现方法
在pandas中，DataFrame的数据是时间索引，要求按时间（12点）为条件修改数据，使用apply和lambda。
pv_power['power'] = pv_power.apply(lambda x: x.ghi*0.05
if x.cloud > 25 and x.name.hour == 12 else x.power, axis=1)
说明，这里的x是按行处理数据，这样每行就是一组Series，而Series的索引则是DataFrame的列名，DataFrame中的索引，也就我所需要的时间序列，则对应Series的name。
简明apply与lambda示例
import pandas as pd
# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
}, index=['row0', 'row1', 'row2'])
print(df)
# 使用apply和lambda来读取行索引
df['C'] = df.apply(lambda row: row.name, axis=1)
df['D'] = df.apply(lambda row: row.index, axis=1)
df
相关知识点
apply
apply 函数是 pandas 库中 DataFrame 和 Series 对象的一个方法，它允许你对这些对象中的数据应用一个函数。下面是 apply 函数的一些常用语法和用法。
对于 DataFrame 对象，apply 函数的语法如下：
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)
其中，各个参数的含义如下：
- func：要应用的函数。它可以是一个 Python 函数，也可以是一个字符串（例如 ‘sum’、‘mean’ 等）。
- axis：应用函数的轴。如果 axis=0（默认值），则函数将沿着列方向应用；如果 axis=1，则函数将沿着行方向应用。
- raw：是否将底层数据传递给函数。如果 raw=True，则传递底层 NumPy 数组；否则传递 Series 对象。
- result_type：结果类型。可以是 ‘expand’、‘reduce’ 或 ‘broadcast’。
- args：要传递给函数的额外参数。
- *kwds：要传递给函数的额外关键字参数。
注意事项：
l>ambda 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。
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