Pandas 序列apply()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-series-apply-method

我们可以使用 PandasSeries.apply() 方法将 numpy 方法或Python方法分别应用于整个系列和系列的元素。此方法将传递的方法应用于系列的值。

下面是Series.apply() 方法的语法。

句法

Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds)

因素

功能:是应用 Python 方法或 NumPy ufunc 的方法。

convert_dtype: 表示 bool(真或假)，默认值为真。

args: 表示元组。它是在序列值之后传递给 func 的位置参数。

**kwds :是传递给 func 的附加关键字参数。

例:PandasSeries.apply()方法

让我们将np.pi 方法应用于数列的值。在这个例子中，我们传递了 lambda 方法和 numpy np.pi 方法，后者将 Series 值乘以 pi 值。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#importing numpy as np
import numpy as np
#creating Series
s = pd.Series([1,2,3])
print(s.apply(lambda x: x*np.pi))

0 3.141593 1 6.283185 2 9.424778 数据类型:float64

示例:将 lower()函数应用于Series.apply() 方法

在本例中，我们将 python lower()方法应用于 Series。Series .apply()方法通过将 Series 的元素转换成小写来返回一个 Series。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating Series
s = pd.Series(['PYTHON','JAVA'])
print(s.apply(lambda x: x.lower()))

0 python 1 java 数据类型:对象

例:PandasSeries.apply()方法

这里，在这个例子中，我们应用了 lambda 方法和条件。如果条件满足，则返回真，否则返回假。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#importing numpy as np
import numpy as np
#creating Series
s = pd.Series([2,1,8,4])
print(s.apply(lambda x: x >= 2 and x <=5))

0 真 1 假 2 假 3 真 数据类型:布尔

结论

在本教程中，我们了解了数据帧的Series.apply()方法。我们学习了Series.apply()方法的语法和参数，并创建了不同的示例来更好地理解这个主题。