Pandas Series 中的 apply() 方法起什么作用?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/10/11 15:52:17
Pandas Series 中的 apply() 方法用于在 Series 对象上调用我们自定义的函数。通过使用此 apply() 方法，我们可以将自定义函数应用于 Series 对象。
apply() 方法与 Pandas Series 中的其他一些方法(例如 agg() 和 map())非常相似。这里的区别在于，我们可以对给定的系列对象的值应用函数。
示例 1
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建一个 pandas 系列
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(s)
# 应用函数
result = s.apply(type)
print('apply 方法的输出',result)
解释
在下面的示例中，我们创建了一个 pandas.Series 对象"s"具有 10 个整数值，通过使用 apply() 方法，我们执行系列对象"s"所有元素的类型函数。
apply() 方法的操作类似于 agg() 方法，但区别在于 agg() 方法仅用于聚合操作，而 apply() 方法可用于对系列数据应用任何方法。
输出
0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 dtype: int64 Output of apply method 0 <class 'int'> 1 <class 'int'> 2 <class 'int'> 3 <class 'int'> 4 <class 'int'> 5 <class 'int'> 6 <class 'int'> 7 <class 'int'> 8 <class 'int'> 9 <class 'int'> dtype: object
Pandas 系列的 apply() 方法将返回一个新的系列对象，其中包含给定系列对象"s"每个值的数据类型表示。
示例 2
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建一个 pandas 系列
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(s)
# 应用 power(2) 函数
result = s.apply(pow, args=(2,))
print('apply 方法的输出',result)
解释
我们再举一个例子，使用 apply() 方法将一个带参数的函数应用于系列对象。这里我们应用了参数值为 2 的 pow 函数。
输出
0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 dtype: int64 Output of apply method 0 1 1 4 2 9 3 16 4 25 5 36 6 49 7 64 8 81 9 100 dtype: int64
apply() 方法的输出与实际的系列对象"s"一起显示在上面的代码块中。pow() 函数应用于系列元素，并将结果输出作为另一个系列对象返回。
要在 apply() 方法中传递函数的参数，我们需要使用 args 关键字参数。
