案例 10: 应用函数 - 使用 apply
知识点讲解
Pandas 的 apply 函数是一个非常强大的工具，允许你对 DataFrame 中的行或列应用一个函数。这对于复杂的数据转换和计算非常有用。你可以使用 apply 来执行任意的函数，这些函数可以是自定义的，也可以是现有的。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 10# 示例数据
data = {'Product': ['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Date'],'Price': [5, 3, 9, 7],'Quantity': [10, 5, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)# 使用 apply 函数
df['TotalCost'] = df.apply(lambda row: row['Price'] * row['Quantity'], axis=1)df在这个示例中，我们创建了一个包含产品、价格和数量的 DataFrame。然后，我们使用 apply 函数来计算每个产品的总成本。这里，lambda 函数接收每一行作为输入，并计算 Price 和 Quantity 的乘积。
示例代码运行结果
Product Price Quantity TotalCost
0 Apple 5 10 50
1 Banana 3 5 15
2 Cherry 9 7 63
3 Date 7 8 56
这个结果展示了每个产品及其对应的总成本。apply 函数是数据处理中一个非常灵活和强大的工具，适用于多种复杂的数据操作。
