DataFrame 6 自定義函式

如果想要應用自定義的函式，或者把其他庫中的函式應用到 pandas 物件中，有以下三種方法：

如何從上述函式中選擇適合的函式，這取決於函式的操作物件。下面介紹了三種方法的使用。

通過給 pipe() 函式傳遞乙個自定義函式和適當數量的引數值，從而操作 datafrme 中的所有元素。下面示例，實現了資料表中的元素值依次加 3。

首先自定義乙個函式，計算兩個元素的加和，如下所示：

def

adder(ele1,ele2):
return ele1+ele2

然後使用自定義的函式對 dataframe 進行操作：

df = pd.dataframe(np.random.randn(4,3,columns=['

c1','
c2','c3'
])#傳入自定義函式以及要相加的數值3
df.pipe(adder,3)

完整的程式，如下所示：

import

pandas as pd
import
numpy as np
#自定義函式
defadder(ele1,ele2):
return ele1+ele2
#操作dataframe
df = pd.dataframe(np.random.randn(4,3),columns=['
c1','
c2','c3'
])#相加前print
(df)
#相加後
print(df.pipe(adder,3))

輸出結果：

c1        c2        c3

0 -0.584164 0.818250 1.590437
1 -0.258288 0.447029 1.938420
2 -0.390319 -0.580696 1.948987
3 -1.862551 -0.568357 0.979224
c1 c2 c3
0 2.415836 3.818250 4.590437
1 2.741712 3.447029 4.938420
2 2.609681 2.419304 4.948987
3 1.137449 2.431643 3.979224

import

pandas as pd
import
numpy as np
df = pd.dataframe(np.random.randn(5,3),columns=['
col1
','col2
','col3'])
#預設按列操作，計算每一列均值
輸出結果：
col1 -0.437947
col2 -0.616736
col3 0.031630
dtype: float64

import

pandas as pd
import
numpy as np
df = pd.dataframe(np.random.randn(5,3),columns=['
col1
','col2
','col3'])
print
(df)
輸出結果：
col1 col2 col3
0 -0.978815 -1.963001 -0.478531
1 1.082236 1.103087 0.689981
2 0.321379 -0.600465 -0.169709
3 -1.394568 -0.213248 1.284493
4 0.585636 -0.568272 -0.043831
0 -1.140116
1 0.958435
2 -0.149599
3 -0.107774
4 -0.008822
dtype: float64

import

pandas as pd
import
numpy as np
df = pd.dataframe(np.random.randn(5,3),columns=['
col1
','col2
','col3'])
輸出結果:
col1 1.943701
col2 2.408108
col3 1.576472
dtype: float64

import

pandas as pd
import
numpy as np
df = pd.dataframe(np.random.randn(5,3),columns=['
col1
','col2
','col3'])
#自定義函式lambda函式
print(df['
col1
'].map(lambda x:x*100))

輸出結果：

0    -18.171706

1 1.582861
2 22.398156
3 32.395690
4 -133.143543
name: col1, dtype: float64

import

pandas as pd
import
numpy as np
#自定義函式
df = pd.dataframe(np.random.randn(5,3),columns=['
col1
','col2
','col3'])
輸出結果：
col1 col2 col3
0 -1.055926 7.952690 15.225932
1 9.362457 -12.230732 7.663450
2 2.910049 -2.782934 2.073905
3 -12.008132 -1.444989 5.988144
4 2.877850 6.563894 8.192513
#求均值：
col1 0.041726
col2 -0.038841
col3 0.782879
dtype: float64

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