dask_expr._collection.DataFrame.apply
dask_expr._collection.DataFrame.apply¶
- DataFrame.apply(function, *args, meta=_NoDefault.no_default, axis=0, **kwargs)[源代码]¶
pandas.DataFrame.apply 的并行版本
这模仿了 pandas 版本，除了以下几点：
仅支持
axis=1（并且必须明确指定）。用户应通过 meta 关键字提供输出元数据。
- 参数
- 函数函数
应用于每一列/行的函数
- 轴{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}, 默认 0
0 或 ‘index’: 对每一列应用函数（不支持）
1 或 ‘columns’: 对每一行应用函数
- metapd.DataFrame, pd.Series, dict, iterable, tuple, optional
一个空的
pd.DataFrame或pd.Series，其数据类型和列名与输出匹配。此元数据对于 dask dataframe 中的许多算法正常工作是必要的。为了便于使用，还提供了一些替代输入。除了DataFrame之外，还可以提供{name: dtype}的字典或(name, dtype)的可迭代对象（注意名称的顺序应与列的顺序匹配）。除了系列之外，还可以使用(name, dtype)的元组。如果未提供，dask 将尝试推断元数据。这可能会导致意外结果，因此建议提供meta。有关更多信息，请参阅dask.dataframe.utils.make_meta。- 参数元组
传递给函数的定位参数，除了数组/系列之外
- 额外的关键字参数将被作为关键字传递给函数
- 返回
- 应用Series 或 DataFrame
示例
>>> import pandas as pd >>> import dask.dataframe as dd >>> df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], ... 'y': [1., 2., 3., 4., 5.]}) >>> ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=2)
对每一行应用一个函数，在
args和kwargs中传入额外参数：>>> def myadd(row, a, b=1): ... return row.sum() + a + b >>> res = ddf.apply(myadd, axis=1, args=(2,), b=1.5)
默认情况下，dask 会尝试通过在某些假数据上运行您提供的函数来推断输出元数据。这在许多情况下效果很好，但有时可能会很昂贵，甚至失败。为了避免这种情况，您可以使用
meta关键字手动指定输出元数据。这可以通过多种形式指定，更多信息请参见dask.dataframe.utils.make_meta。这里我们指定输出是一个名为
'x'的 Series，并且 dtype 为float64：>>> res = ddf.apply(myadd, axis=1, args=(2,), b=1.5, meta=('x', 'f8'))
在元数据不变的情况下，您也可以直接传入对象本身：
>>> res = ddf.apply(lambda row: row + 1, axis=1, meta=ddf)