pandas中关于apply+lambda的应用

apply(func [, args [, kwargs ]]) 函数用于当函数参数已经存在于一个元组或字典中时，间接地调用函数。args是一个包含将要提供给函数的按位置传递的参数的元组。如果省略了args，任 何参数都不会被传递，kwargs是一个包含关键字参数的字典。简单说apply()的返回值就是func()的返回值，apply()的元素参数是有序的，元素的顺序必须和func()形式参数的顺序一致，与map的区别是前者针对column编程客栈，后者针对元素

lambda是匿名函数，即不再使用def的形式，可以简化脚本，使结构不冗余何简洁

a = lambda x : x + 1
a(10)

11

两者结合可以做很多很多事情，比如split在series里很多功能不可用，而index就可以做

比如有一串数据如下，要切分为总数，正确数，正确率，则可这样做

96%(1368608/1412722)

97%(1389916/1427922)

97%(1338695/1373803)

96%(1691941/1745196)

95%(1878802/1971608)

97%(944218/968845)

96%(1294939/1336576)

import pandas as pd
#先生成一个dataframe
d = {"col1" : ["96%(1368608/1412722)",
"97%(1389916/1427922)",
"97%(1338695/1373803)",
"96%(1691941/1745196)",
"95%(1878802/1971608)",
"97%(944218/968845)",
"96%(1294939/1336www.cppcns.com576)"]}
df1 = pd.DataFrame(d)

#切分原文中识别率总数，采用apply + 匿名函数
#lambda 函数的意思是选取x的序列值 ，比如 x[6:9]
#index函数的意思是把当前字符位置转变为所在位置的位数
#-1是最后一位
df1['正确数'] = df1.iloc[:,0].apply(lambda x : x[x.index('(') + 1 : x.index('/')])
df1['总数'] = df1.iloc[:,0].apply(lambda x : x[x.index('/') 编程客栈+ 1 : -1])
df1['正确率'] = df1.iloc[:,0].apply(lambda x : x[:x.index('(')])
df1

示例2

由一组dataframe数据，包括有数值型的三列气象要素，由这三列通过公式计算人体舒适指数

应用到的人体舒适指数计算公式：

import pandas as pd
import numpy as np
import math
path='D:\\data\\57582.csv'  #文件路径
data=pd.read_csv(path,index_col=0,encoding='gbk')  #读取数据有中文时用gbk解码
#定义舒适指数公式函数，结果保留1位小数
def get_CHB(T,RH,S):
http://www.cppcns.com    return round(1.8*T-0.55*(1.8*T-26)*(1-RH/100)-3.2*math.sqrt(S)+32,1)
#增加一列CHB并计算数据后赋值
data['舒适指数']=data.apply(lambda x:get_CHB(x['平均气温'],x['平均相对湿度编程客栈'],x['2M风速']),axis=1)
#打印结果
print(data)
#保存结果
data.to_csv('D:\\CHB.csv',encoding='gbk')

代码中使用了apply和lambda的组合，传入的参数x为整个data数据，在函数中引入的参数则是x[‘平均气温’],x[‘平均相对湿度’],x[‘2M风速’],与自定义的函数get_CHB对应。最后需使用axis=1来指定是对列进行运算。

结果如图所示：

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