apply和applymap
1. 可直接使用NumPy的函数
示例代码：
# Numpy ufunc 函数
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1)
print(df)
print(np.abs(df))
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
运行结果：
0 1 2 3
0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717
1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406
2 -1.277081 -1.088457 -0.152189 0.530325
3 -1.356578 -1.996441 0.368822 -2.211478
4 -0.562777 0.518648 -2.007223 0.059411
0 1 2 3
0 0.062413 0.844813 1.853721 1.980717
1 0.539628 1.975173 0.856597 2.612406
2 1.277081 1.088457 0.152189 0.530325
3 1.356578 1.996441 0.368822 2.211478
4 0.562777 0.518648 2.007223 0.059411
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
2. 通过apply将函数应用到列或行上
示例代码：
# 使用apply应用行或列数据
#f = lambda x : x.max()
print(df.apply(lambda x : x.max()))
- 1
- 2
- 3
运行结果：
0 -0.062413
1 0.844813
2 0.368822
3 0.530325
dtype: float64
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
注意指定轴的方向，默认axis=0，方向是列
示例代码：
# 指定轴方向，axis=1，方向是行
print(df.apply(lambda x : x.max(), axis=1))
- 1
- 2
运行结果：
0 0.844813
1 -0.539628
2 0.530325
3 0.368822
4 0.518648
dtype: float64
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
3. 通过applymap将函数应用到每个数据上
示例代码：
# 使用applymap应用到每个数据
f2 = lambda x : '%.2f' % x
print(df.applymap(f2))
- 1
- 2
- 3
运行结果：
0 1 2 3
0 -0.06 0.84 -1.85 -1.98
1 -0.54 -1.98 -0.86 -2.61
2 -1.28 -1.09 -0.15 0.53
3 -1.36 -2.00 0.37 -2.21
4 -0.56 0.52 -2.01 0.06
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
排序
1. 索引排序
排序默认使用升序排序，ascending=False 为降序排序
示例代码：
# Series
s4 = pd.Series(range(10, 15), index = np.random.randint(5, size=5))
print(s4)
# 索引排序
s4.sort_index() # 0 0 1 3 3
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
运行结果：
0 10
3 11
1 12
3 13
0 14
dtype: int64
0 10
0 14
1 12
3 11
3 13
dtype: int64
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
对DataFrame操作时注意轴方向
示例代码：
# DataFrame
df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 5),
index=np.random.randint(3, size=3),
columns=np.random.randint(5, size=5))
print(df4)
df4_isort = df4.sort_index(axis=1, ascending=False)
print(df4_isort) # 4 2 1 1 0
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
运行结果：
1 4 0 1 2
2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138
1 -0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573
1 1.988321 -0.466987 2.787891 -1.105912 0.889082
4 2 1 1 0
2 -0.161256 1.164138 -0.416686 -0.004294 0.088802
1 0.531256 -0.342573 -0.671914 -0.509493 0.303222
1 -0.466987 0.889082 1.988321 -1.105912 2.787891
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
2. 按值排序
sort_values(by=‘column name’)
根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。
示例代码：
# 按值排序
df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False)
print(df4_vsort)
- 1
- 2
- 3
运行结果：
1 4 0 1 2
1 1.988321 -0.466987 2.787891 -1.105912 0.889082
1 -0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573
2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138
- 1
- 2
- 3
- 4
处理缺失数据
示例代码：
df_data = pd.DataFrame([np.random.randn(3), [1., 2., np.nan],
[np.nan, 4., np.nan], [1., 2., 3.]])
print(df_data.head())
- 1
- 2
- 3
运行结果：
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
1 1.000000 2.000000 NaN
2 NaN 4.000000 NaN
3 1.000000 2.000000 3.000000
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
1. 判断是否存在缺失值：isnull()
示例代码：
# isnull
print(df_data.isnull())
- 1
- 2
运行结果：
0 1 2
0 False False False
1 False False True
2 True False True
3 False False False
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
2. 丢弃缺失数据：dropna()
根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。
示例代码：
# dropna
print(df_data.dropna())
print(df_data.dropna(axis=1))
- 1
- 2
- 3
- 4
运行结果：
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
3 1.000000 2.000000 3.000000
1
0 -0.786572
1 2.000000
2 4.000000
3 2.000000
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
3. 填充缺失数据：fillna()
示例代码：
# fillna
print(df_data.fillna(-100.))
- 1
- 2
运行结果：
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
1 1.000000 2.000000 -100.000000
2 -100.000000 4.000000 -100.000000
3 1.000000 2.000000 3.000000
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
