今天小编给大家分享一下Python数据分析之Pandas Dataframe如何自定义的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
apply()函数是一个自定义函数作用于某一行或几行，或者某一列或多列上的每一个元素， 使用格式如下:
df.apply(func, axis=0, *args, **kwargs)
参数如下：
func：指定函数
axis：指定作用于行还是列，默认为0，表示作用于列，设置为1表示作用于行
*args&**kwargs：接收任意数量、类型的参数，这些参数被传递到函数func
例如，对下面Dataframe执行进行操作：
自定义"返回最大值"的函数并作用于该Dataframe：
def func(x): return x.max() df.apply(func)
结果输出如下：
可见，结果返回了每列最大的值，如果想返回每行最大的值，设置axis=1即可。
当然apply()也支持传递lambda匿名函数。
applymap()函数可以作用于DataFrame中的每一个元素，例如，转换DataFrame中数据的格式：
df.applymap(lambda x: '%.2f' % x)
注意：Pandas还提供了一个map()方法，作用于Series对象，此类方法和Python原生的map()方法都很类似。
以上就是“Python数据分析之Pandas Dataframe如何自定义”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注亿速云行业资讯频道。
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