Pandas中的这3个函数,没想到竟成了我数据处理的主力
导读
学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天，延承这一系列，再分享三个函数，堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数：apply、map和applymap，其中apply是主角，map和applymap为赠送。
数据处理环节无非就是各种数据清洗，除了常规的缺失值和重复值处理逻辑相对较为简单，更为复杂的其实当属异常值处理以及各种数据变换：例如类型转换、简单数值计算等等。在这一过程中，如何既能保证数据处理效率而又不失优雅，Pandas中的这几个函数堪称理想的解决方案。
为展示应用这3个函数完成数据处理过程中的一些demo，这里以经典的泰坦尼克号数据集为例。需要下载该数据集和文中示例源码的可后台回复关键字apply获取下载方式。
在学习apply具体应用之前，有必要首先阐释apply函数的方法论。apply英文原义是"应用"的意思，作为编程语言中的函数名，似乎在很多种语言都有体现，比如近日个人在学习Scala语言中apply被用作是伴生对象中自动创建对象的缺省实现，如此重要的角色也可见apply这个函数的重要性。那么apply应用在Pandas中，其核心功能其实可以概括为一句话：
apply：我本身不处理数据，我们只是数据的搬运工。
- 调度什么？调度的是apply函数接收的参数，即apply接收一个数据处理函数为主要参数，并将其应用到相应的数据上。所以调度什么取决于接收了什么样的数据处理函数；
- 为谁调度？也就是apply接收的数据处理函数，其作用对象是谁？或者说数据处理的粒度是什么？答案是数据处理的粒度包括了点线面三个层面：即可以是单个元素（标量，scalar），也可以是一行或一列（series），还可以是一个dataframe。
当然，这些文字描述肯定还比较抽象，那么不妨直接进入正题：talk is cheap，show me the code！
前面提到，理解apply核心在于明确两个环节：调度函数和作用对象。调度函数就是apply接收的参数，既可以是Python内置的函数，也支持自定义函数，只要符合指定的作用对象（即是标量还是series亦或一个dataframe）即可。而作用对象则取决于调用apply的对象类型，具体来说：
一个Series对象调用apply时，数据处理函数作用于该Series的每个元素上，即作用对象是一个标量，实现从一个Series转换到另一个Series；
一个DataFrame对象调用apply时，数据处理函数作用于该DataFrame的每一行或者每一列上，即作用对象是一个Series，实现从一个DataFrame转换到一个Series上；
一个DataFrame对象经过groupby分组后调用apply时，数据处理函数作用于groupby后的每个子dataframe上，即作用对象还是一个DataFrame（行是每个分组对应的行；列字段少了groupby的相应列），实现从一个DataFrame转换到一个Series上。
其中，这里apply接收了一个lambda匿名函数，通过一个简单的if-else逻辑实现数据映射。该功能十分简单，接收的函数也不带任何其他参数。
②下面再来一个稍微复杂一点的案例，注意到年龄age列当前数据类型是小数，需要将其转换为整数，同时还有0.9167这种过小的年龄，所以要求接受一个函数，支持接受指定的最大和最小年龄限制，当数据中超出此年龄范围的统一用截断填充，同时由于原数据集中age列存在缺失值，还需首先进行缺失值填充。这里首先实现一个自定义函数用于实现指定的年龄处理功能：
def get_age(age, max_age, min_age):age = int(age) # 转换为整数if age > max_age:age = max_ageif age < min_age:age = min_agereturn age
然后，直接对age列调用该函数即可，其中除了第一个参数age由调用该函数的series进行向量化填充外，另两个参数需要指定，在apply中即通过args传入。具体而言，实现如下：
2. 应用到DataFrame的每个Series
DataFrame是pandas中的核心数据结构，其每一行和每一列都是一个Series数据类型。那么应用apply到一个DataFrame的每个Series，自然存在一个问题是应用到行还是列的问题，所以一个DataFrame调用apply函数时需要指定一个axis参数，其中axis=0对应行方向的处理，即对每列应用apply接收函数；axis=1对应列方向处理，即对每行应用接收函数。默认为axis=0。这里仍然举两个小例子：
①取所有数值列的数据最大值。当然，这个处理其实可以直接调用max函数，但这里为了演示apply应用，所以不妨照此尝试：
上述apply函数完成了对四个数值列求取最大值，其中缺省axis参数为0，对应行方向处理，即对每一列数据求最大值。
②然后来一个按行方向处理的例子，例如根据性别和年龄，区分4类人群：即女孩、成年女子、男孩、成年男子，其中年龄以18岁为界值进行区分。首先给出人群划分的函数实现：
def cat_person(sr):if sr['sex_num'] == 0:if sr['age_num'] < 18:return '女孩'else:return '成年女子'else:if sr['age_num'] < 18:return '男孩'else:return '成年男子'
基于此，用apply简单调用即可，其中axis=1设置apply的作用方向为按列方向，即对每行进行处理。其中每行都相当于一个带有age和sex等信息的Series，通过cat_person函数进行提取判断，即实现了人群的划分：
其中apply接收一个lambda匿名函数，该匿名函数接收一个dataframe为参数（该dataframe中不含pclass列），并提取survived列和age_num列参与计算。最后得到每个舱位等级的一个统计指标结果，返回类型是一个Series对象。
这里，再补充一个前期分享过的一片推文：Pandas用的6不6，来试试这道题就能看出来，实际上也是实现了相同的分组聚合统计功能。
以上，可以梳理apply函数的执行流程：首先明确调用apply的数据结构类型，是Series还是DataFrame，如果是DataFrame还需进一步确定是直接调用apply还是经过groupby分组之后调用，其中前者对应apply的接收函数处理一行或一列，后者对应接收函数处理每个分组对应的子DataFrame，最后根据作用对象类型设计相应的接收函数，从而完成个性化的数据处理。
前面介绍了apply的三种应用场景，作用对象分别对应元素、Series以及DataFrame，可以说功能已经非常强大了。除了apply之外，pandas其实还提供了两个功能极为相近的函数：map和applymap，不过相较于功能强大的apply来说，二者功能则相对局限。具体而言，二者分别实现功能如下：
从某种角度来讲，这种变换得以实施的前提是该DataFrame的各列元素具有相同的数据类型和相近的业务含义，否则运用相同的数据变换很难保证实际效果。
假设需要获取DataFrame中各个元素的数据类型，则应用applymap实现如下：
apply、map和applymap常用于实现Pandas中的数据变换，通过接收一个函数实现特定的变换规则；
apply功能最为强大，可应用于Series、DataFrame以及DataFrame分组后的group DataFrame，分别实现元素级、Series级以及DataFrame级别的数据变换；
map仅可作用于Series实现元素级的变换，既可以接收一个字典完成变化也可接收特定的函数，而且不仅可作用于普通的Series类型，也可用于索引列的变换，而索引列的变换是apply所不能应用的；
applymap仅可用于DataFrame，接收一个函数实现对所有数据实现元素级的变换
