这5个pandas调用函数的方法，让我的数据处理更加灵活自如

大家好，我是才哥。

最近咱们的交流群很活跃，每天都有不少朋友提出技术问题引来大家的热烈讨论探究。才哥也参与其中，然后发现很多pandas相关的数据处理问题都可以通过调用函数的方法来快速处理。

那么，今天我们就来介绍Pandas常用的几种调用函数的方法吧。

这里我们以曾经用于《对比Excel，用Pandas轻松搞定IF函数操作》的案例数据来演示~

目录：

• 0. 数据预览

• 1. apply

• 2. applymap

• 3. map

• 4. agg

• 5. pipe

0. 数据预览

这里的数据是虚构的语数外成绩，大家在演示的时候拷贝一下就好啦。

import pandas as pd

df = pd.read_clipboard()
df

	姓名	语文	数学	英语	性别	总分
0	才哥	91	95	92	1	278
1	小明	82	93	91	1	266
2	小华	82	87	94	1	263
3	小草	96	55	88	0	239
4	小红	51	41	70	0	162
5	小花	58	59	40	0	157
6	小龙	70	55	59	1	184
7	杰克	53	44	42	1	139
8	韩梅梅	45	51	67	0	163

1. apply

apply可以对DataFrame类型数据按照列或行进行函数处理，默认情况下是按照列（单独对Series亦可）。

在案例数据中，比如我们想将性别列中的1替换为男，0替换为女，那么可以这样搞定。

先自定义一个函数，这个函数有一个参数 s（Series类型数据）。

def getSex(s):
    if s==1:
        return '男'
    elif s==0:
        return '女'

上述函数还有更简洁写法，这里方便理解采用最直观的写法哈。

然后，我们直接使用apply去调用这个函数即可。

df['性别'].apply(getSex)

可以看到输出结果如下：

0    男
1    男
2    男
3    女
4    女
5    女
6    男
7    男
8    女
Name: 性别, dtype: object

当然，我们也可以直接用调用匿名函数lambda的形式：

df['性别'].apply( lambda s: '男' if s==1 else '女' )

可以看到结果是一样的：

0    男
1    男
2    男
3    女
4    女
5    女
6    男
7    男
8    女
Name: 性别, dtype: object

以上是单纯根据一列的值条件进行的数据处理，我们也可以根据多列组合条件（可以了解为按行）进行处理，需要注意这种情况下需要指定参数axis=1，具体看下面案例。

案例中，我们认为总分高于200且数学分数高于90为高分

# 多列条件组合
df['level'] = df.apply(lambda df: '高分' if df['总分']>=200 and df['数学']>=90 else '其他', axis=1)
df

同样，上述用apply调用的函数都是自定义的，实际上我们也可以调用内置或者pandas/numpy等自带的函数。

比如，求语数外和总分最高分：

# python内置的函数
df[['语文','数学','英语','总分']].apply(max)

语文     96
数学     95
英语     94
总分    278
dtype: int64

求语数外和总分平均分：

# numpy自带的函数
import numpy as np

df[['语文','数学','英语','总分']].apply(np.mean)

语文     69.777778
数学     64.444444
英语     71.444444
总分    205.666667
dtype: float64

2. applymap

applymap则是对每个元素的函数处理，变量是每个元素值。

比如对语数外三科超过90分认为是科目高分

df[['语文','数学','英语']].applymap(lambda x:'高分' if x>=90 else '其他')

	语文	数学	英语
0	高分	高分	高分
1	其他	高分	高分
2	其他	其他	高分
3	高分	其他	其他
4	其他	其他	其他
5	其他	其他	其他
6	其他	其他	其他
7	其他	其他	其他
8	其他	其他	其他

3. map

map则是根据输入对应关系映射值返回最终数据，作用于某一列。传入的值可以是字典，键值为原始值，值为需要替换的值。也可以传入一个函数或者字符格式化表达式等等。

以上面性别列中的1替换为男，0替换为女为例，还可以通过map来实现

df['性别'].map({1:'男', 0:'女'})

输出结果也是一致的：

0    男
1    男
2    男
3    女
4    女
5    女
6    男
7    男
8    女
Name: 性别, dtype: object

比如总分列想变成格式化字符：

df['总分'].map('总分：{}分'.format)

0    总分：278分
1    总分：266分
2    总分：263分
3    总分：239分
4    总分：162分
5    总分：157分
6    总分：184分
7    总分：139分
8    总分：163分
Name: 总分, dtype: object

4. agg

agg一般用于聚合，在分组或透视操作中常见到，用法是和apply比较接近。

比如，求语数外和总分的最高分、最低分和平均分

df[['语文','数学','英语','总分']].agg(['max','min','mean'])

我们还可以对不同的列进行不同的运算（用字典形式指定）

# 语文最高分、数学最低分和英文最高最低分
df.agg({'语文':['max'],'数学':'min','英语':['max','min']})

当然也支持自定义函数的调用

关于agg的更多技巧可以参考《Pandas学习笔记05-分组与透视》。

5. pipe

以上四个调用函数的方法，我们发现被调用的函数的参数就是 DataFrame或Serise数据，如果我们被调用的函数还需要别的参数，那么该如何做呢？

所以，pipe就出现了。

pipe又称管道方法，可以将我们的处理分析过程标准化、流程化。它在调用函数的时候可以带被调用函数的其他参数，这样就方便自定义函数的功能扩展了。

比如，我们需要获取总分大于n，性别为sex的同学的数据，其中n和sex是可变参数，那么用apply等就不太好处理。这个时候，就可以用到pipe方法来搞事了！

我们先定义一个函数

# 定义一个函数，总分大于等于n，性别为sex的同学数据（sex为2表示不分性别）
def total(df, n, sex):
    dfT = df.copy()
    if sex == 2:
        return dfT[(dfT['总分']>=n)]
    else:
        return dfT[(dfT['总分']>=n) & (dfT['性别']==sex)]

如果我们要找到总分大于200，不分性别的学生成绩，可以这样：

df.pipe(total,200,2)

再找总分大于150，性别为男生（1）的学生成绩，可以这样：

df.pipe(total,150,1)

再找总分大于200，性别为女生（0）的学生成绩，可以这样：

df.pipe(total,200,0)

搞定！

以上就是本次我们介绍个5种调用函数的方法，这些操作技巧可以让我们在处理数据时更加灵活自如~~

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