pandas apply函数

pandas apply函数

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今天看到一个有意思的博客，语言风趣幽默，虽然讲解的是pandas apply技术，但丝毫不见乏味，而是有点丝丝的趣味，搞笑幽默。

下面列举了测试数据，走起，先看测试数据：

import pandasas pd

df= pd.DataFrame({'A':['bob','sos','bob','sos','bob','sos','bob','bob'],

                                    'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],

                                    'C':[3,1,4,1,5,9,2,6],

                                     'D':[1,2,3,4,5,6,7,8]})

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测试数据已完全搞定，那么开始分组：

grouped=df.groupby('A')

for name,groupin grouped:

    print(name)

    print(group)

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具体结果

上面用的是for循环，那么我们把for循环替换掉，用apply方法：

d = grouped.apply(lambda x:x.describe())

print(d)

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分组后的结果：

bob count 5.000000 5.000000

    mean  4.000000  4.800000

    std    1.581139  2.863564

    min    2.000000  1.000000

    25%    3.000000  3.000000

    50%    4.000000  5.000000

    75%    5.000000  7.000000

    max    6.000000  8.000000

sos count  3.000000  3.000000

    mean  3.666667  4.000000

    std    4.618802  2.000000

    min    1.000000  2.000000

    25%    1.000000  3.000000

    50%    1.000000  4.000000

    75%    5.000000  5.000000

    max    9.000000  6.000000

对于apply()方法来说，它做了这么一个操作

将groupby分组好的数据，一组，一组，一组的传递到了函数里面

看好是一组，一组的传递进去，所以，呈现出一种多层级的结构，

看图理解

好啦，就这啦。