1. 什么是 apply() 函数
pandas 库是 Python 中非常重要的数据处理库之一，它提供了大量的数据处理工具，其中非常常用的一个函数就是 apply() 函数。apply() 函数可以用于 DataFrame 和 Series 中，它的作用是将自定义函数应用于 DataFrame 或 Series 的某一个轴上的数据。也就是说，通过 apply() 函数，我们可以将一个自定义函数应用到 DataFrame 或 Series 的每一行或每一列。
2. apply() 函数的参数
apply() 函数有以下三个参数：
func：自定义函数
axis：轴向，0 表示应用于每一列，1 表示应用于每一行，默认为 0。
args：可选参数，是用于传递给 func 函数的额外参数。
3. apply() 函数的用法
下面通过使用 apply() 函数来解决一些实际问题来说明它的用法。
3.1 求一列数据的最大值和最小值
首先，我们可以用 apply() 函数来计算一列数据的最大值和最小值。例如，我们有以下一个包含学生语文、数学、英语成绩的 DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob'],
'chinese': [82, 90, 75, 68],
'math': [89, 79, 88, 92],
'english': [91, 78, 83, 85]
})
print(df)
以上代码输出如下：
name chinese math english
0 Tom 82 89 91
1 Jerry 90 79 78
2 Alice 75 88 83
3 Bob 68 92 85
现在，我们要计算每科成绩的最大值和最小值。这里我们可以使用 apply() 函数配合 Python 内置函数 max() 和 min() 来实现。
def max_min(col):
return (max(col), min(col))
print(df[['chinese', 'math', 'english']].apply(max_min))
以上代码输出如下：
chinese (90, 68)
math (92, 79)
english (91, 78)
dtype: object
输出的结果显示了每科成绩的最大值和最小值。其中，每科成绩都被当作一个 Series 对象传递给了 max_min 函数，每个 Series 对象都包含了一列成绩。max_min 函数使用 Python 内置函数 max() 和 min() 来计算每列成绩的最大值和最小值，然后将它们以元组的形式返回给 apply() 函数，最终 apply() 函数将每列的最大值和最小值以 Series 对象的形式返回。
3.2 将字符串转换为小写字母
我们可以用 apply() 函数将 DataFrame 中某一列的字符串全部转换成小写字母。例如：
df = pd.DataFrame({
'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob'],
'gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Male']
})
print(df)
以上代码输出如下：
name gender
0 Tom Male
1 Jerry Male
2 Alice Female
3 Bob Male
我们现在要将 gender 列中的字符串全部转换成小写字母。可以像下面这样使用 apply() 函数：
df['gender'] = df['gender'].apply(lambda x: x.lower())
print(df)
以上代码输出如下：
name gender
0 Tom male
1 Jerry male
2 Alice female
3 Bob male
这里使用了一个匿名函数来将字符串转换成小写字母，并将其作为参数传递给 apply() 函数。apply() 函数将 gender 列的每个元素都传递给匿名函数，然后将函数的返回值（即转换后的小写字母）作为该元素的新值，最终完成了整列数据的转换。
3.3 按照特定条件进行分组
我们可以用 apply() 函数来按照特定条件对 DataFrame 中的数据进行分组。例如，我们有以下一个包含订单商品信息的 DataFrame：
df = pd.DataFrame({
'buyer': ['Tom', 'Tom', 'Alice', 'Bob', 'Bob'],
'item': ['apple', 'banana', 'pear', 'banana', 'apple'],
'price': ['1.5', '1.0', '2.0', '1.5', '1.2']
})
print(df)
以上代码输出如下：
buyer item price
0 Tom apple 1.5
1 Tom banana 1.0
2 Alice pear 2.0
3 Bob banana 1.5
4 Bob apple 1.2
现在我们要按照 buyer 列进行分组，并计算每个买家购买的商品数量和总价值。我们可以像下面这样使用 apply() 函数：
def total_price(group):
return pd.DataFrame({
'count': [len(group)],
'total': [sum(group['price'].astype(float))]
})
print(df.groupby('buyer').apply(total_price))
以上代码输出如下：
count total
buyer
Alice 0 1.0 2.0
Bob 0 2.0 2.7
Tom 0 2.0 2.5
apply() 函数会按照 buyer 列进行分组，然后将每个组传递给 total_price 函数。total_price 函数接收到的 group 参数是一个 DataFrame 对象，它由一个买家的所有订单组成。total_price 函数会计算每个买家购买的商品数量和总价值，并将它们存储在一个新的 DataFrame 中返回。最终 apply() 函数将所有分组的计算结果合并成一个 DataFrame。
3.4 替换数据
我们可以用 apply() 函数将 DataFrame 中的某些数据替换成其他数据。例如，我们有以下一个包含 0 和 1 的 DataFrame：
df = pd.DataFrame({
'a': [0, 1, 0, 1],
'b': [1, 0, 1, 0]
})
print(df)
以上代码输出如下：
a b
0 0 1
1 1 0
2 0 1
3 1 0
现在我们要把所有的 0 替换成 -1。可以像下面这样使用 apply() 函数：
def replace_zero(x):
if x == 0:
return -1
else:
return x
df = df.applymap(replace_zero)
print(df)
以上代码输出如下：
a b
0 -1 1
1 1 -1
2 -1 1
3 1 -1
这里使用了 applymap() 函数来将 replace_zero 函数应用于每个元素。applymap() 函数用法类似于 apply() 函数，不同之处在于 applymap() 函数可以用于 DataFrame 中的每个元素，而 apply() 函数只能用于 DataFrame 中的每一列或每一行。
4. 总结
apply() 函数是 pandas 库中非常重要的一个函数，可以用于对 DataFrame 或 Series 中的数据进行自定义处理。通过使用 apply() 函数，我们可以方便地完成一些数据处理任务，例如计算每列的最大值和最小值、转换字符串、进行分组计算和替换数据等。需要注意的是，在使用 apply() 函数时应该尽量避免使用循环，这样可以避免降低程序的执行效率。