Python使用apply函数跳过Nan

Python中的apply函数已经在新版本中被废弃，不再建议使用。相反，可以使用更常见的pandas库中的apply函数来处理这个问题。

在pandas中，apply函数可以将一个函数应用于DataFrame或Series的每一行或每一列。在处理NaN值时，可以使用apply函数来跳过这些值。

具体地说，如果我们想要跳过NaN值并应用一个函数到一个Series或DataFrame的每一个元素，可以使用apply方法。例如，我们有一个包含NaN值的Series：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])

现在，我们希望对每个元素应用一个函数（例如平方），并跳过NaN值。我们可以定义一个函数，然后使用apply方法：

def square(x):
    if pd.notnull(x):  # 检查是否为NaN
        return x**2
    else:
        return x

s = s.apply(square)

这样，apply函数会将square函数应用于Series中的每个元素，跳过NaN值，返回一个新的Series。在这个例子中，函数应用后的结果为：

0     1.0
1     4.0
2     NaN
3    16.0
4     NaN
5    36.0
dtype: float64

除了pandas的apply函数，还可以使用一些其他方法来处理NaN值，如fillna、dropna等。

补充知识：

概念：NaN（Not a Number）是一个特殊的浮点数，用于表示缺失值或不可表示的值。
优势：通过使用apply函数，可以在处理数据时跳过NaN值，从而避免在计算过程中出现错误。
应用场景：当处理具有NaN值的数据时，可以使用apply函数将某个函数应用于每个元素，并根据需要跳过NaN值。
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