在pandas中,可以使用不同的数据类型(data_type)来创建Series和DataFrame对象,并且可以使用不同的方法来就地应用函数。
import pandas as pd
s_int = pd.Series(1, 2, 3, 4, 5)
s_float = pd.Series(1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5)
s_str = pd.Series('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
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import pandas as pd
df_int = pd.DataFrame({'A': 1, 2, 3, 4, 5, 'B': 6, 7, 8, 9, 10})
df_float = pd.DataFrame({'A': 1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 'B': 6.6, 7.7, 8.8, 9.9, 10.0})
df_str = pd.DataFrame({'A': 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'B': 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'})
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就地应用函数的方法是指在原始的Series或DataFrame对象上直接应用函数,而不创建新的对象。可以使用apply()
方法来实现就地应用函数的操作。
例如,对于Series对象,可以使用apply()
方法将一个函数应用到每个元素上:
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 定义一个函数,将每个元素加上10
def add_10(x):
return x + 10
# 就地应用函数,将每个元素加上10
s.apply(add_10)
对于DataFrame对象,可以使用apply()
方法将一个函数应用到每一列或每一行上:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 定义一个函数,将每个元素加上10
def add_10(x):
return x + 10
# 就地应用函数,将每一列的元素加上10
df.apply(add_10, axis=0)
# 就地应用函数,将每一行的元素加上10
df.apply(add_10, axis=1)
以上就是选择具有所需data_type的pandas系列并就地应用函数的方法。
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