pandas DataFrame apply()函数 _DataFrame

笛里谁知壮士心，沙头空照征人骨。这篇文章主要讲述pandas DataFrame apply()函数相关的知识，希望能为你提供帮助。
之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数
还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数
pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个值进行单独处理,返回一个新的对象.
而pandas DataFrame 的 apply() 函数,虽然也是作用于DataFrame的每个值,但是接受的参数不是各个值本身,而是DataFrame里各行(或列),返回一个新的行(列):
有如下一组数据: 记录了10个学生在两次考试的成绩:

grades_df = pd.DataFrame( data=https://www.songbingjia.com/android/{/'exam1\': [43, 81, 78, 75, 89, 70, 91, 65, 98, 87], \'exam2\': [24, 63, 56, 56, 67, 51, 79, 46, 72, 60]}, index=[\'Andre\', \'Barry\', \'Chris\', \'Dan\', \'Emilio\', \'Fred\', \'Greta\', \'Humbert\', \'Ivan\', \'James\'] )

要求把学生的成绩转换成A,B,C,D,E,五个等级,转换规则如下:
考分前 20% 的成绩得到A
20% - 50% 的得到B
50% - 80% 的得到C
80% - 90% 的得到D
90% - 100% 的得到E
【pandas DataFrame apply()函数】首先,可以使用 .qcut() 方法来写一个按照区间转换数据值的函数: pandas的qcut()方法