Python机器学习小知识:pandas.apply
pandas.apply函数是Python在机器学习处理数据时常用的一个方法。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。该函数定义如下:DataFrame.apply(self, func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds)其中,func 参数是函数名,相当于C/C++的函数指针。func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func函数中,这样会在定义的func函数中实现对Series不同属性之间的计算,返回结果。具体定义请参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html 以下为一些例子: df = pd.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A', 'B'])df A B0 4 91 4 92 4 9 df.apply(np.sqrt) A B0 2.0 3.01 2.0 3.02 2.0 3.0 df.apply(np.sum, axis=0)A 12B 27dtype: int64 df.apply(np.sum, axis=1)0 131 132 13dtype: int64