Pandas 高级教程——自定义函数与映射

2023-12-23 21:26:11

Python Pandas 高级教程:自定义函数与映射

Pandas 提供了强大的功能,允许你使用自定义函数和映射来处理数据。在实际数据分析和处理中,这些功能为我们提供了灵活性和可定制性。本篇博客将深入介绍如何使用 Pandas 进行自定义函数和映射操作,通过实例演示如何应用这些技术。

1. 安装 Pandas

确保你已经安装了 Pandas。如果尚未安装,可以使用以下命令:

pip install pandas

2. 导入 Pandas 库

在使用 Pandas 之前,首先导入 Pandas 库:

import pandas as pd

3. 数据加载

在介绍自定义函数和映射之前,我们先加载一些示例数据:

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [50000, 60000, 75000, 90000]}

df = pd.DataFrame(data)

4. 自定义函数的应用

4.1 使用 apply 方法

apply 方法允许你使用自定义函数对 DataFrame 的列或行进行操作。例如,我们定义一个函数,将年龄加上 5:

# 自定义函数
def add_five(age):
    return age + 5

# 对 'Age' 列应用自定义函数
df['Age_Plus_Five'] = df['Age'].apply(add_five)
4.2 使用匿名函数

也可以使用匿名函数进行类似的操作:

# 使用匿名函数对 'Salary' 列进行操作
df['Salary_Doubled'] = df['Salary'].apply(lambda x: x * 2)

5. 映射操作

5.1 使用 map 方法

map 方法用于映射 Series 的值。例如,我们将姓名映射为姓名长度:

# 使用 map 方法进行映射
df['Name_Length'] = df['Name'].map(len)
5.2 使用字典进行映射

通过字典,可以实现更复杂的映射操作:

# 使用字典进行映射
salary_mapping = {'50000': 'Low', '60000': 'Medium', '75000': 'High', '90000': 'Very High'}
df['Salary_Category'] = df['Salary'].map(salary_mapping)

6. 多列的映射

如果需要对多列进行映射操作,可以使用 applymap 方法:

# 对整个 DataFrame 进行映射
df[['Name_Length', 'Salary_Category']] = df[['Name', 'Salary']].applymap(len).applymap(salary_mapping.get)

7. 总结

通过本篇博客的学习,你应该对 Pandas 中的自定义函数和映射操作有了更深入的理解。这些功能可以让你更灵活地处理和转换数据,适应不同的业务需求。希望这篇博客能够帮助你更好地使用 Pandas 进行数据处理。

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_46178278/article/details/135164724
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