Pandas最好用的函数

Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包，包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据，或者有该数据的接口。

仔细看pandas的API说明文档，就会发现有好多有用的函数，比如非常常用的文件的读写函数就包括如下函数：

Format Type	Data Description	Reader	Writer
text	CSV	read_csv	to_csv
text	JSON	read_json	to_json
text	HTML	read_html	to_html
text	Local clipboard	read_clipboard	to_clipboard
binary	MS Excel	read_excel	to_excel
binary	HDF5 Format	read_hdf	to_hdf
binary	Feather Format	read_feather	to_feather
binary	Parquet Format	read_parquet	to_parquet
binary	Msgpack	read_msgpack	to_msgpack
binary	Stata	read_stata	to_stata
binary	SAS	read_sas
binary	Python Pickle Format	read_pickle	to_pickle
SQL	SQL	read_sql	to_sql
SQL	Google Big Query	read_gbq	to_gbq

读取数据后，对于数据处理来说，有好多有用的相关操作的函数，但是我认为其中最好用的函数是下面这个函数：

apply函数

apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下：

DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)

该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针。

这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。

比如读取一个表格：

假如我们想要得到表格中的PublishedTime和ReceivedTime属性之间的时间差数据，就可以使用下面的函数来实现：

import pandas as pd
import datetime  #用来计算日期差的包

def dataInterval(data1,data2):
  d1 = datetime.datetime.strptime(data1, '%Y-%m-%d')
  d2 = datetime.datetime.strptime(data2, '%Y-%m-%d')
  delta = d1 - d2
  return delta.days

def getInterval(arrLike): #用来计算日期间隔天数的调用的函数
  PublishedTime = arrLike['PublishedTime']
  ReceivedTime = arrLike['ReceivedTime']
#  print(PublishedTime.strip(),ReceivedTime.strip())
  days = dataInterval(PublishedTime.strip(),ReceivedTime.strip()) #注意去掉两端空白
  return days

if __name__ == '__main__':  
  fileName = "NS_new.xls";
  df = pd.read_excel(fileName) 
  df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval , axis = 1)

有时候，我们想给自己实现的函数传递参数，就可以用的apply函数的*args和**kwds参数，比如同样的时间差函数，我希望自己传递时间差的标签，这样没次标签更改就不用修改自己实现的函数了，实现代码如下：

import pandas as pd
import datetime  #用来计算日期差的包

def dataInterval(data1,data2):
  d1 = datetime.datetime.strptime(data1, '%Y-%m-%d')
  d2 = datetime.datetime.strptime(data2, '%Y-%m-%d')
  delta = d1 - d2
  return delta.days

def getInterval_new(arrLike,before,after): #用来计算日期间隔天数的调用的函数
  before = arrLike[before]
  after = arrLike[after]
#  print(PublishedTime.strip(),ReceivedTime.strip())
  days = dataInterval(after.strip(),before.strip()) #注意去掉两端空白
  return days


if __name__ == '__main__':  
  fileName = "NS_new.xls";
  df = pd.read_excel(fileName) 
  df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval_new , 
   axis = 1, args = ('ReceivedTime','PublishedTime'))  #调用方式一
  #下面的调用方式等价于上面的调用方式
  df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval_new , 
   axis = 1, **{'before':'ReceivedTime','after':'PublishedTime'}) #调用方式二
  #下面的调用方式等价于上面的调用方式
  df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval_new , 
   axis = 1, before='ReceivedTime',after='PublishedTime') #调用方式三

修改后的getInterval_new函数多了两个参数，这样我们在使用apply函数的时候要自己传递参数，代码中显示的三种传递方式都行。

最后，本篇的全部代码在下面这个网页可以下载：

https://github.com/Dongzhixiao/Python_Exercise/tree/master/pandas_apply

到此这篇关于Pandas的Apply函数具体使用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Apply函数内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！