不懂Python中pandas函数如何应用？其实想解决这个问题也不难，下面让小编带着大家一起学习怎么去解决，希望大家阅读完这篇文章后大所收获。

Pandas 可直接使用 NumPy 的 ufunc（元素级数组方法） 函数：

>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>obj=pd.DataFrame(np.random.randn(5,4)-1)>>>obj01230-0.2281071.377709-1.096528-2.0510011-2.477144-0.500013-0.040695-0.2674522-0.485999-1.232930-0.390701-1.9479843-0.839161-0.702802-1.756359-1.87314940.853121-1.5401050.621614-0.583360>>>>>>np.abs(obj)012300.2281071.3777091.0965282.05100112.4771440.5000130.0406950.26745220.4859991.2329300.3907011.94798430.8391610.7028021.7563591.87314940.8531211.5401050.6216140.583360

函数映射：在 Pandas 中 apply 方法可以将函数应用到列或行上，可以通过设置 axis 参数来指定行或列，默认 axis = 0，即按列映射：

>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>obj=pd.DataFrame(np.random.randn(5,4)-1)>>>obj01230-0.707028-0.755552-2.196480-0.5296761-0.7726680.127485-2.015699-0.28365420.248200-1.940189-1.068028-1.7517373-0.872904-0.465371-1.327951-2.8831604-0.0926640.258351-1.010747-2.313039>>>>>>obj.apply(lambdax:x.max())00.24820010.2583512-1.0107473-0.283654dtype:float64>>>>>>obj.apply(lambdax:x.max(),axis=1)0-0.52967610.12748520.2482003-0.46537140.258351dtype:float64

另外还可以通过 applymap 将函数映射到每个数据上：

>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>obj=pd.DataFrame(np.random.randn(5,4)-1)>>>obj01230-0.772463-1.597008-3.196100-1.9484861-1.765108-1.646421-0.687175-0.40178220.275699-3.115184-1.429063-1.0756103-0.251734-0.448399-3.077677-0.2946744-1.495896-1.689729-0.560376-1.808794>>>>>>obj.applymap(lambdax:'%.2f'%x)01230-0.77-1.60-3.20-1.951-1.77-1.65-0.69-0.4020.28-3.12-1.43-1.083-0.25-0.45-3.08-0.294-1.50-1.69-0.56-1.81

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享Python中pandas函数如何应用内容对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，遇到问题就找亿速云，详细的解决方法等着你来学习!