4. 优雅的apply

本文主要是介绍4. 优雅的apply，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

引言

本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。为什么说第二好用呢？做人嘛，最重要的就是谦虚，做函数也是一样的，而apply就是这样一个优雅而谦虚的函数。

我们单独用一篇来为apply树碑立传，原因有二，

1. 一是因为apply函数极其灵活高效，甚至是重新定义了pandas的灵活，一旦熟练运用，在数据清洗和分析界可谓是“屠龙在手，天下我有”
2. 二是apply概念相对晦涩，需要结合具体案例去咀嚼和实践。

Apply初体验

apply函数，因为她总是和分组函数一起出现，所以在江湖得了个·groupby伴侣·的称号。她的主要作用是做聚合运算，以及在分组基础上根据实际情况来自定义一些规则，常见用法和参数如下：

df.groupby(['列名']).apply(func,args)
复制代码

1. 参数func是最重要参数，它接受一个函数，会把分组后的数据根据函数来进行处理。
2. args参数是我们可以给函数传入的参数，这个仅了解，用到的比较少。

如果把源数据比作面粉，groupby分组就是把面粉揉成一个个面团的过程，apply起到的作用，是根据数据需求来调馅，并且把每一个面团包成我们喜欢的包子。接下来，我们通过两个场景，更深入的感受下apply函数的优雅迷人。

场景一

背景：我们拿到了一份4位同学三次模拟考试的成绩，想知道每位同学历次模拟中最好成绩和最差成绩分别是多少。

思路：最好和最差，分别对应着max与min，我们先按姓名分组，再用apply函数返回对应的最大和最小值，最终将结果合并。 先导入源数据：

看一看每位同学最高成绩：

max_score = score.groupby('姓名')['综合成绩'].apply(max).reset_index()
max_score
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我们指定综合成绩列，然后把max函数直接传入apply参数内，返回了对应分组内成绩的最大值。有一些常见函数，如max、min、len等函数可以直接传入apply。

groupby分组默认会把分组依据列（姓名）变成索引，这里用reset_index方法重置或者说取消姓名索引，将它保留在列的位置，维持DataFrame格式，方便后续匹配。

再筛选出最低成绩：

min_score = score.groupby('姓名')['综合成绩'].apply(min).reset_index()
min_score 
复制代码

两张表按姓名合并：

score_combine = pd.merge(max_score,min_score,left_on='姓名',right_on='姓名',how='inner')
score_combine.columns=['姓名', '最好成绩', '最差成绩']
score_combine
复制代码

得到了我们预期的结果，只是列名略丑，可以用.columns方法来赋值更改。场景一比较死板和严肃，场景二我们换个更接地气的风格。

场景二

背景：Boss丢过来一份省市销售表，里面包含省份、城市、最近1个月销售额3个字段，想看看每个省份销售排名第3的都是哪些城市，以及他们的销售额情况。

思路：问题的关键是找到每个省份销售排名第3的城市，首先，应该对省份、城市按销售额进行降序排列，然后，找到对应排名第3的城市，Emmm，如果是排名第1的城市，我们可以通过排序后去重实现，

数据源有省份、城市、近1月销售额3个字段，一共210行（销售额）乱序排列，且都没有空值，整体比较规整。

要得到销售排名第3的城市，要先进行排序，这里我们用省份、近1月销售额两个关键字段进行降序排列，得到我们期待的顺序：

接着，在apply函数登场前，我们先详细剖析一下整个过程：

apply的精髓，在于揉面和DIY（调馅）包子。我们需要把源数据（面粉）给揉成一个个面团，再把一个个面团DIY成我们想要口味的包子。其中，揉面的过程就是groupby分组，而DIY调馅做包子就是apply自定义函数和应用的过程。

结合我们的目标，揉面是按省份进行分组，得到每个省各个城市和对应销售额的面团；DIY包子是在每个面团中取其第三名的城市和销售额字段。

第一步分组非常简单，按省份分组即可。而取第3名的城市和销售，表明我们需要城市和销售两个字段，所以在分组后指明这两列：

这一步，我们已经揉好了面，原始的面团也初步成型，虽然返回的结果有点晦涩，但是我们可以在脑海中构建一下这些面团，截图只展示了部分：

要把这些面团包成包子，就是要我们取出每一个面团中，排名第3的城市。有个问题需要注意，有一些直辖市是和省并列的，而作为城市只有单独的一行，这样的城市我们就默认返回其本身的数据；对于非直辖市省份来说，就需要定位筛选。

拿x2来举例，要找到这个面团中排名第三的城市和销售额，应该怎么做呢？答案是直接索引，把他看作是一个DataFrame格式的表，要选取第3行的所有值，包括城市和销售额，这里用iloc索引，很简单的一行代码：

x2.icol[2,:]
复制代码

def get_third(x):
    # 如果分组长度<=1 说明是直辖市
    if len(x) <=1:
        return x.iloc[0,:]
        # 返回第0行所有值 也就是直辖市本身
    else:
        return x.iloc[2,:]
复制代码

至此，每个省份，销售额排名第三的城市已经成功筛选出来。回顾整个操作流程，先排序，后分组，最后通过定义函数传入apply，提取出我们的目标值。分组后数据的抽象形态，以及如何判断和取出我们需要的值，是解决问题的关键和难点。

数据

成绩表

姓名	科目	综合成绩
李华	一模	651
李华	二模	579
李华	三模	580
王雷	一模	475
王雷	二模	455
王雷	三模	432
张建国	一模	691
张建国	二模	582
张建国	三模	553
李子明	一模	490
李子明	二模	552
李子明	三模	577

省市销售数据

省份	城市	近1月销售额
重庆	重庆市	255343
浙江省	金华市	302624
浙江省	台州市	147853
浙江省	舟山市	136547
浙江省	杭州市	109073
浙江省	宁波市	67409
浙江省	嘉兴市	63883
浙江省	衢州市	34773
浙江省	丽水市	31285
浙江省	绍兴市	22184
浙江省	湖州市	20867
浙江省	温州市	15099
云南省	临沧市	666949
云南省	大理白族自治州	554325
云南省	昆明市	203210
云南省	保山市	164794
云南省	昭通市	123129
云南省	德宏傣族景颇族自治州	84815
云南省	红河哈尼族彝族自治州	31244
云南省	玉溪市	29546
云南省	西双版纳傣族自治州	16479
天津	天津市	510720
四川省	南充市	532493
四川省	眉山市	460836
四川省	达州市	427285
四川省	德阳市	392361
四川省	成都市	262325
四川省	自贡市	179184
四川省	巴中市	65975
四川省	雅安市	52585
四川省	内江市	30951
四川省	乐山市	24635
四川省	凉山彝族自治州	22985
四川省	广元市	21433
四川省	绵阳市	20530
四川省	广安市	5206
上海	上海市	139261
陕西省	西安市	450490
陕西省	延安市	120161
陕西省	安康市	60456
陕西省	汉中市	59391
陕西省	咸阳市	47411
陕西省	榆林市	36144
陕西省	宝鸡市	29488
山西省	大同市	354828
山西省	晋中市	252932
山西省	临汾市	186931
山西省	运城市	153765
山西省	朔州市	91025
山西省	晋城市	65112
山西省	太原市	49023
山西省	忻州市	36324
山西省	吕梁市	27027
山西省	阳泉市	23328
山西省	长治市	10753
山东省	济南市	355393
山东省	济宁市	329062
山东省	菏泽市	187375
山东省	潍坊市	136845
山东省	临沂市	83493
山东省	日照市	69346
山东省	泰安市	64255
山东省	滨州市	49878
山东省	淄博市	44215
山东省	威海市	41281
山东省	东营市	32000
山东省	青岛市	30497
山东省	烟台市	21219
山东省	聊城市	17802
山东省	枣庄市	1796
内蒙古自治区	鄂尔多斯市	651177
内蒙古自治区	包头市	289065
内蒙古自治区	兴安盟	258106
内蒙古自治区	巴彦淖尔市	141360
内蒙古自治区	通辽市	66463
内蒙古自治区	呼伦贝尔市	62450
内蒙古自治区	乌海市	53515
内蒙古自治区	赤峰市	26836
内蒙古自治区	呼和浩特市	16708
辽宁省	鞍山市	917327
辽宁省	本溪市	575838
辽宁省	葫芦岛市	392363
辽宁省	盘锦市	306124
辽宁省	沈阳市	202724
辽宁省	抚顺市	119776
辽宁省	大连市	115483
辽宁省	铁岭市	75596
辽宁省	锦州市	53737
辽宁省	朝阳市	44664
辽宁省	营口市	38969
辽宁省	辽阳市	20555
辽宁省	丹东市	18011
江西省	吉安市	587941
江西省	抚州市	207687
江西省	南昌市	141011
江西省	赣州市	126004
江西省	上饶市	100209
江西省	萍乡市	92271
江西省	九江市	89530
江西省	景德镇市	30243
江西省	宜春市	8674
江苏省	宿迁市	291918
江苏省	无锡市	274878
江苏省	镇江市	139625
江苏省	常州市	124904
江苏省	南京市	96092
江苏省	淮安市	50116
江苏省	南通市	45943
江苏省	扬州市	40711
江苏省	徐州市	31636
江苏省	连云港市	29047
江苏省	苏州市	21753
江苏省	盐城市	20877
江苏省	泰州市	17473
湖南省	张家界市	203990
湖南省	永州市	177242
湖南省	长沙市	163263
湖南省	衡阳市	143484
湖南省	怀化市	119420
湖南省	株洲市	89771
湖南省	常德市	78640
湖南省	益阳市	35275
湖南省	娄底市	25018
湖南省	湘潭市	19964
湖南省	岳阳市	16941
湖南省	郴州市	16597
湖南省	邵阳市	7408
湖北省	潜江市	839482
湖北省	黄石市	788623
湖北省	襄阳市	194910
湖北省	孝感市	128893
湖北省	荆门市	114273
湖北省	鄂州市	105010
湖北省	黄冈市	100447
湖北省	随州市	70228
湖北省	宜昌市	43783
湖北省	十堰市	29798
湖北省	武汉市	18516
湖北省	荆州市	13307
河南省	信阳市	303765
河南省	郑州市	190843
河南省	焦作市	151812
河南省	周口市	149732
河南省	济源市	119826
河南省	鹤壁市	104734
河南省	三门峡市	86982
河南省	开封市	74053
河南省	新乡市	52236
河南省	南阳市	30565
河南省	驻马店市	29491
河南省	濮阳市	26306
河南省	漯河市	23355
河南省	许昌市	20666
河南省	平顶山市	17923
河南省	洛阳市	11709
河南省	商丘市	6414
河北省	廊坊市	161929
河北省	沧州市	140578
河北省	邯郸市	127017
河北省	邢台市	119624
河北省	秦皇岛市	95955
河北省	保定市	69588
河北省	承德市	54630
河北省	石家庄市	38257
河北省	张家口市	27311
河北省	唐山市	24888
河北省	衡水市	11067
广东省	广州市	745366
广东省	佛山市	405419
广东省	肇庆市	321218
广东省	梅州市	148140
广东省	惠州市	137476
广东省	阳江市	95172
广东省	清远市	68248
广东省	潮州市	34674
广东省	揭阳市	26389
广东省	韶关市	19129
广东省	深圳市	16847
广东省	汕头市	11792
广东省	中山市	11343
广东省	珠海市	4324
广东省	东莞市	1866
甘肃省	金昌市	474105
甘肃省	陇南市	163465
甘肃省	天水市	119378
甘肃省	庆阳市	85120
甘肃省	平凉市	20565
甘肃省	兰州市	18208
甘肃省	张掖市	17878
甘肃省	酒泉市	14233
福建省	厦门市	495921
福建省	福州市	476299
福建省	莆田市	209084
福建省	南平市	141303
福建省	漳州市	138974
福建省	泉州市	74809
福建省	三明市	34839
福建省	宁德市	21116
北京	北京市	154682
安徽省	宿州市	657589
安徽省	安庆市	596127
安徽省	合肥市	179518
安徽省	淮北市	107184
安徽省	阜阳市	71129
安徽省	淮南市	69522
安徽省	亳州市	61254
安徽省	滁州市	30004
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安徽省	马鞍山市	15212

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