Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)

2023-07-23 02:33:05 227

1.单列运算

在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series,可以通过map来对一列进行操作：

df['col2']=df['col1'].map(lambdax:x**2)

其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数，例如：

definesquare(x):
return(x**2)

df['col2']=df['col1'].map(square)

2.多列运算

apply()会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。

要对DataFrame的多个列同时进行运算，可以使用apply，例如col3=col1+2*col2:

df['col3']=df.apply(lambdax:x['col1']+2*x['col2'],axis=1)

其中x带表当前行，可以通过下标进行索引。

示例2

In[44]:f=lambdax:x.max()-x.min()

In[45]:df.apply(f)
Out[45]:
data15.042275
data21.967290
dtype:float64

In[46]:df.apply(f,axis=1)
Out[46]:
02.810074
11.009774
20.537183
30.813714
41.750022
dtype:float64

applymap()

用DataFrame的applymap方法，可以将函数应用到元素级的数据上。

In[47]:f=lambdax:x+1

In[48]:df.applymap(f)
Out[48]:
data1data2
0-1.3322631.477812
10.2847551.294528
20.0666440.603827
31.7574022.571117
43.7100121.959990

Series也有一个元素级函数应用的方法map

In[49]:df['data1']
Out[49]:
0-2.332263
1-0.715245
2-0.933356
30.757402
42.710012
Name:data1,dtype:float64

In[50]:df['data1'].map(f)
Out[50]:
0-1.332263
10.284755
20.066644
31.757402
43.710012
Name:data1,dtype:float64

3.分组运算

可以结合groupby与transform来方便地实现类似SQL中的聚合运算的操作：

df['col3']=df.groupby('col1')['col2'].transform(lambdax:(x.sum()-x)/x.count())

在transform函数中x.sum()与x.count()与SQL类似，计算的是当前group中的和与数量，还可以将transform的结果作为一个一个映射来使用，例如：

sumcount=df.groupby('col1')['col2'].transform(lambdax:x.sum()+x.count())
df['col1'].map(sumcount)

对col1进行一个map，得到对应的col2的运算值。

4.聚合函数

结合groupby与agg实现SQL中的分组聚合运算操作，需要使用相应的聚合函数：

df['col2']=df.groupby('col1').agg({'col1':{'col1_mean':mean,'col1_sum‘':sum},'col2':{'col2_count':count}})

上述代码生成了col1_mean,col1_sum与col2_count列。

示例2

In[52]:df.agg(['mean','sum'])
Out[52]:
data1data2
mean-0.1026900.581455
sum-0.5134492.907274

函数	说明
count	分组中非Nan值的数量
sum	非Nan值的和
mean	非Nan值的平均值
median	非Nan值的算术中间数
std,var	标准差、方差
min,max	非Nan值的最小值和最大值
prob	非Nan值的积
first,last	第一个和最后一个非Nan值

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