Pandas apply()函数允许用户传递一个函数并将其应用于Pandas Series的每个单个值。此函数提高了Pandas库的函数，因为它有助于根据所需条件隔离数据。这样它就可以有效地用于数据科学和机器学习。
要传递给函数的对象是Series对象，其索引是DataFrame的索引(即axis = 0)或DataFrame的列(即axis = 1)。默认情况下， result_type = None 和最终返回类型是从应用函数的返回类型推断出来的。否则，它取决于 result_type 参数。
语法
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds)
参数:
- func - 此函数将应用于每列或每行。
-
axis - {0或index，1或columns}，默认值0
它是应用该函数的轴。它可以有两个值:
- 0或index:将函数应用于每个列。
- 1或columns:将函数应用于每一行。
- broadcast - 这是一个可选参数，用于返回布尔值。
- raw - 布尔值，默认值为False,False:将每行或每一列作为Series传递给函数。 True:传递的函数将接收ndarray对象。
- reduce - bool或None，默认值None 。如果DataFrame为空，apply将使用 reduce 确定结果应为Series还是DataFrame。
- result_type - {expand，reduce，broadcast，None}，默认值None 这些仅在axis = 1(列)时起作用: "expand":它定义了列表类似的结果将被转换为列。 "reduce"与" expand"相反。如果可能的话，它返回一个Series而不是扩展类似列表的结果。 "broadcast":它将结果广播到DataFrame的原始形状，原始索引，并且列将是保留。 默认值无取决于所应用函数的返回值，即作为一Series结果返回的类似列表的结果。 如果 apply 返回一个Series，它将扩展到列。
- args - 它是一个位置参数，除了Array/Series外，还将传递给 func 。
- ** kwds - 这是一个可选的关键字参数，用于作为关键字参数传递给func。
返回值
它返回沿DataFrame的给定轴应用func的结果。
例子:
info = pd.DataFrame([[2, 7]] * 4, columns=[P, Q]) info.apply(np.sqrt) info.apply(np.sum, axis=0) info.apply(np.sum, axis=1) info.apply(lambda x: [1, 2], axis=1) info.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type=expand) info.apply(lambda x: pd.Series([1, 2], index=[foo, bar]), axis=1) info.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type=broadcast) info
输出
A B 0 2 7 1 2 7 2 2 7 3 2 7
