Pandas -----------------------基础知识（四）

自定义函数

Series

加载数据

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Age': [20, 25, 30, 35, 40]})
df

# 目标: 让 Age 列 的每个元素 + num1 + num2

def add_nums(x,num1,num2):return x + num1 + num2
df['Age'].apply(add_nums,num1 =2,num2 =3)
法二 df['Age'].apply(lambda x ,num1 ,num2 : x+num1+num2 , num1 =2,num2 =3)

# 目标: 输出 偶数

加载数据

df = pd.DataFrame({'vals': [15, 20, 33, 40, 50]})

def oushu(x):return x %2 == 0df[df['vals'].apply(oushu)]
法二
df[df['vals'].apply(lambda x : x %2 == 0)]

案例

加载数据

import pandas as pd# 加载数据
df = pd.read_csv('./data/b_LJdata.csv')copy_df = df.head().copy()
copy_df

如果区域 是 天通苑租房 就改成 昌平区, 否则改成其他区

法一
def change_area(x):if x == '天通苑租房':return '昌平区'else: return '其他区'
copy_df['区域']=copy_df['区域'].apply(change_area)
copy_df法二
copy_df = df.head().copy()
def change_area(x,arg1,arg2):if x == '天通苑租房':return arg1else: return arg2
copy_df['区域'] =copy_df['区域'].apply(change_area, arg1 ='昌平区',arg2 ='其他区')
copy_df法三
copy_df = df.head().copy()copy_df['区域'] = copy_df['区域'].apply(lambda x,arg1,arg2:arg1 if x=='天通苑租房' else arg2 ,args=('昌平区','其他区'))
copy_df

 df

axis=0  表示 列处理  
axis=1  表示 行处理

# 目标: 获取每一列的和

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df

法一
def sum_col(df):return df.sum(axis=0)
re = df.apply(sum_col)
re法二
re = df.apply(lambda df: df.sum(), axis=0)
re

# 目标1: 链家将 天通苑租房 提高 2000 块 (行处理)

def change_price(df_obj):if df_obj['区域'] == '天通苑租房':df_obj['价格'] += 2000return df_objcopy_df = copy_df.apply(change_price,axis=1)
copy_df

# 目标2: 包租公将所有房租 涨 1000 块 (列处理)

def change_price_2(df_obj):if df_obj._name  == '价格':df_obj += 1000return df_objcopy_df = copy_df.apply(change_price_2,axis=0)        
copy_df

单元格自定义

 加载数据

import pandas as pd# 创建一个示例数据框
data = {'Col1': [10, 20, 30],'Col2': [40, 50, 60],'Col3': [70, 80, 90]}
df = pd.DataFrame(data)
df

法一：
def fn(x):return x * 3df = df.applymap(fn)df法二：
df = df.applymap(lambda df:df*3)
df

案例

# 目标: 只要值是 '2室1厅' 就改成 '3室2厅'(函数版)

加载数据

import pandas as pd# 加载数据
df = pd.read_csv('./data/b_LJdata.csv')copy_df = df.head().copy()
copy_df

法一：
def fn(x):if x == '2室1厅':return '3室2厅'else: return x
copy_df = copy_df.applymap(fn)
copy_df法二：
copy_df = df.head().copy()
copy_df = copy_df.applymap(lambda x:'3室2厅' if x == '2室1厅' else x)
copy_df