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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