Python - .apply()函数返回一列中的整列行

Python中的.apply()函数是pandas库中的一个函数，用于对DataFrame中的某一列或某几列进行操作，并返回操作后的结果。

.apply()函数的语法如下：

DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)

参数说明：

• func：要对每个元素执行的函数，可以是自定义函数或内置函数。
• axis：指定应用函数的轴，0表示按列应用，1表示按行应用，默认为0。
• raw：布尔值，表示是否将每行或每列作为一维数组传递给函数，默认为False。
• result_type：指定返回结果的类型，默认为None。
• args：传递给函数的其他参数。

.apply()函数的作用是将指定的函数应用于DataFrame的每个元素，可以用于对数据进行处理、转换、筛选等操作。常见的用法包括计算某列的统计指标、对某列进行字符串处理、根据某列的值进行条件筛选等。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.apply()函数计算Salary列的平均值
average_salary = df['Salary'].apply(lambda x: x.mean())
print(average_salary)

输出结果：

0    6000.0
Name: Salary, dtype: float64

在这个例子中，我们使用.apply()函数计算了Salary列的平均值，并将结果存储在average_salary变量中。可以看到，结果是一个Series对象，其中包含了每列的平均值。

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