Spec-Zone.ru › pandas 0.25

pandas.core.groupby.GroupBy.apply

GroupBy.apply(self, func, *args, **kwargs) [source]

Применяет функцию к каждой группе и объединяет результаты.

Функция, переданная в func, должна принимать в качестве первого аргумента DataFrame и возвращать DataFrame, Series или скалярное значение. apply затем позаботится об объединении результатов обратно в единый DataFrame или Series. apply поэтому является очень гибким методом группировки.

Хотя apply является очень гибким методом, его недостатком является то, что его использование может быть значительно медленнее, чем использование более специфичных методов, таких как agg или transform. Pandas предлагает широкий спектр методов, которые будут намного быстрее, чем использование apply для их конкретных целей, поэтому постарайтесь использовать их перед применением apply.

Параметры:
func : callable

Вызываемый объект, который принимает DataFrame в качестве первого аргумента и возвращает DataFrame, Series или скалярное значение. Кроме того, вызываемый объект может принимать позиционные и именованные аргументы.

args, kwargs : tuple and dict

Необязательные позиционные и именованные аргументы для передачи в func.

Возвращаемое значение:
applied : Series or DataFrame

См. также

pipe
Применение функции ко всему объекту GroupBy вместо каждой группы.
aggregate
Применение агрегатной функции к объекту GroupBy.
transform
Применение функции столбец за столбцом к объекту GroupBy.
Series.apply
Применение функции к Series.
DataFrame.apply
Применение функции к каждой строке или столбцу DataFrame.

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.25.0/reference/api/pandas.core.groupby.GroupBy.apply.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API