(轉)python--Pandas 的 apply 函式使用示例
阿新 • • 發佈:2019-02-14
看到一篇寫apply函式的,感覺很好,轉載到這邊~
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apply
是 pandas
庫的一個很重要的函式,多和 groupby
函式一起用,也可以直接用於 DataFrame
和 Series
物件。主要用於資料聚合運算,可以很方便的對分組進行現有的運算和自定義的運算。
資料集
使用的資料集是美國人口普查的資料,可以從這裡下載,裡面包含了CSV資料檔案和PDF說明檔案,說明檔案裡解釋了每個變數的意義。
資料大致是這個樣子:
問題
- 以每個州人口最多的 3 個縣的人口總和為這個州人口的衡量標準,哪 3 個州人口最多?
- 在 2010 年至 2015 年間人口變化幅度最大的是哪個縣?
分析
- 先按州分組,再對每個州內的縣進行排序選出人口最多的 3 個縣求和,作為每個州的人口數,最後排序。
- 對於每個縣,計算 2010-2015 年的人口數的最大值和最小值,求出差值即變化幅度,再對差值進行排序找出變化幅度最大的縣。
程式碼
問題1
census_df = pd.read_csv('census.csv') only_county = census_df[census_df['SUMLEV'] == 50] def top(df, n=3, column='CENSUS2010POP'): return df.sort_values(column, ascending=False)[:n]['CENSUS2010POP'].sum() grouped = only_county[['STNAME', 'CTYNAME', 'CENSUS2010POP']].groupby('STNAME').apply(top) grouped.sort_values(ascending=False)[:3].index.tolist()
輸出:
問題2
census_df = pd.read_csv('census.csv') only_county = census_df[census_df['SUMLEV'] == 50] def get_change(row): pop_year = row[['POPESTIMATE2010', 'POPESTIMATE2011', 'POPESTIMATE2012', 'POPESTIMATE2013', 'POPESTIMATE2014', 'POPESTIMATE2015']] return pop_year.max() - pop_year.min() only_county.loc[only_county.apply(get_change, axis=1).argmax()]['CTYNAME']
輸出:
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