pandas apply函数的用法是甚么

pandas中的apply函数用于对DataFrame或Series中的数据进行逐行或逐列的操作。它可以接受一个函数作为参数，并将该函数利用于每行或每列的数据。

apply函数的用法有两种常见的方式：

1. 对DataFrame的每行或每列利用函数：可以通过指定axis参数来选择是对行或列进行操作。默许情况下，axis为0表示对每列利用函数，axis为1表示对每行利用函数。 例如，对DataFrame的每列进行求和操作：

   import pandas as pd
   
   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
   
   def sum_column(column):
       return column.sum()
   
   result = df.apply(sum_column)
   print(result)
   

   输出：

   A    6
   B    15
   dtype: int64
   

2. 对DataFrame的每一个元素或Series的每一个元素利用函数：可以通过指定axis参数为None来实现对每一个元素的操作。 例如，对DataFrame的每一个元素进行平方操作：

   import pandas as pd
   
   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
   
   def square(x):
       return x**2
   
   result = df.applymap(square)
   print(result)
   

   输出：

      A   B
   0  1  16
   1  4  25
   2  9  36
   

需要注意的是，apply函数会对每行或每列的数据进行迭代，因此在使用apply函数时，应尽可能避免使用循环等耗时操作，以提高性能。