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apply(),applymap()和map()
apply()和applymap()是DataFrame的函数，map()是Series的函数。
apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据，applymap()是DataFrame的每一个元素。map()也是Series中的每一个元素。
apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快。如df.apply(func,axis=0,.....) func：定义的函数，axis=0时为对列操作，=1时为对行操作。
map()和python内建的没啥区别，如df['one'].map(sqrt)。
import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3),
columns = list('bde'),
index = ['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])
print frame
print np.abs(frame)
print
f = lambda x: x.max() - x.min()
print frame.apply(f)
print frame.apply(f, axis = 1)
def f(x):
return Series([x.min(), x.max()], index = ['min', 'max'])
print frame.apply(f)
print
print 'applymap和map'
_format = lambda x: '%.2f' % x
print frame.applymap(_format)
print frame['e'].map(_format)
Groupby
Groupby是Pandas中最为常用和有效的分组函数，有sum()、count()、mean()等统计函数。
groupby 方法返回的 DataFrameGroupBy 对象实际并不包含数据内容，它记录的是df['key1'] 的中间数据。当你对分组数据应用函数或其他聚合运算时，pandas 再依据 groupby 对象内记录的信息对 df 进行快速分块运算，并返回结果。
df = DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'data1': np.random.randn(5),
'data2': np.random.randn(5)})
grouped = df.groupby(df['key1'])
print grouped.mean()
df.groupby(lambda x:'even' if x%2==0 else 'odd').mean() #通过函数分组
聚合agg()
对于分组的某一列(行)或者多个列(行，axis=0/1)，应用agg(func)可以对分组后的数据应用func函数。例如：用grouped['data1'].agg('mean')也是对分组后的'data1'列求均值。当然也可以同时作用于多个列(行)和使用多个函数上。
df = DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'data1': np.random.randn(5),
'data2': np.random.randn(5)})
grouped = df.groupby('key1')
print grouped.agg('mean')
data1 data2
key1
a 0.749117 0.220249
b -0.567971 -0.126922
apply()和agg()功能上差不多,apply()常用来处理不同分组的缺失数据的填充和top N的计算，会产生层级索引。
而agg可以同时传入多个函数，作用于不同的列。
df = DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'data1': np.random.randn(5),
'data2': np.random.randn(5)})
grouped = df.groupby('key1')
print grouped.agg(['sum','mean'])
print grouped.apply(np.sum) #apply的在这里同样适用，只是不能传入多个,这两个函数基本是可以通用的。
data1 data2
sum mean sum mean
key1
a 2.780273 0.926758 -1.561696 -0.520565
b -0.308320 -0.154160 -1.382162 -0.691081
data1 data2 key1 key2
key1
a 2.780273 -1.561696 aaa onetwoone
b -0.308320 -1.382162 bb onetwo
apply和agg功能上基本是相近的，但是多个函数的时候还是agg比较方便。
apply本身的自由度很高，如果分组之后不做聚合操作紧紧是一些观察的时候，apply就有用武之地了。
print grouped.apply(lambda x: x.describe())
data1 data2
key1
a count 3.000000 3.000000
mean -0.887893 -1.042878
std 0.777515 1.551220
min -1.429440 -2.277311
25% -1.333350 -1.913495
50% -1.237260 -1.549679
75% -0.617119 -0.425661
max 0.003021 0.698357
b count 2.000000 2.000000
mean -0.078983 0.106752
std 0.723929 0.064191
min -0.590879 0.061362
25% -0.334931 0.084057
50% -0.078983 0.106752
75% 0.176964 0.129447
max 0.432912 0.152142
此外apply还能改变返回数据的维度。
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html
此外还有透视表pivot_table ，交叉表crosstab ，但是我没用过。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。