在 pandas 數據分析中，.apply() 是一個強大且靈活的工具，
但它的行為會根據使用環境產生顯著差異。
本文將通過實際案例深入探討 .apply()
在不同上下文中的運作方式，幫助您更精確地操作數據。
理解 pandas 中的 row 與 column
在開始之前，讓我們明確 pandas 中的基本概念：
- row：資料表中的橫向資料，代表一個完整觀測值
- column：資料表中的縱向資料，代表一個變數或特徵
三種 apply() 的使用情境
讓我們探討 .apply() 在三種不同情境下的不同行為。
1. DataFrame.apply() – 操作整個 row 或 column
當我們對 DataFrame 使用 .apply() 時，
函數會應用於每個 row 或 column（取決於 axis 參數）：
# axis=0 (預設) - 按 column 方向應用函數（對每個 column 操作）
df.apply(lambda x: x.sum())
# axis=1 - 按 row 方向應用函數（對每個 row 操作）
df.apply(lambda x: x.max(), axis=1)在這種情況下，x 是一個 Series 對象，代表一整個 row 或 column。
2. Series.apply() – 操作單個元素
當我們對 Series 使用 .apply() 時，函數會應用於 Series 中的每個元素：
df['Column_A'].apply(lambda x: x * 2)在這種情況下，x 是 Series 中的單個元素（標量值）。
3. GroupBy.apply() – 根據實際截圖分析
現在，讓我們根據提供的截圖，深入理解 GroupBy 上下文中的 .apply()。
df.groupby(‘Name’)
df.groupby(‘Name’)[‘Layer Name’]
df.groupby(‘Name’)是一個
DataFrameGroupBy object
結構類似Dict[Name, DataFrame]
df.groupby(‘Name’)[‘Layer Name’]則是一個
SeriesGroupBy object
結構類似Dict[Name, Series]
for k,v in df.groupby('Name'):print(k,"\n",v,"\n=========")
for k,v in df.groupby('Name')["Layer Name"]:print(k,"\n",v,"\n=========")
.apply()
案例A：df.groupby(‘Name’)[‘Layer Name’].apply()
df.groupby('Name')['Layer Name'].apply(
lambda x: print(x, "\n", type(x),"\n==========") )截圖中的輸出清楚地展示了：
從截圖中可以看到：
x是一個 Series 對象- 每個 Series 包含對應分組（’Signal1′ 或 ‘Signal2’）的所有 ‘Layer Name’ 值
- Series 的索引保持原始 DataFrame 的索引（0, 1, 2 或 3, 4）
- 每個 Series 都有名稱（Name: Signal1 或 Name: Signal2）
這表明，當我們對 df.groupby('column_name')['another_column'] 使用 .apply() 時，
函數會應用於每個分組產生的 Series。
實際應用範例
讓我們基於截圖中的數據結構，展示一些實用的操作：
範例1：獲取每個信號的不重複層名稱
# 獲取每個信號的不重複層
unique_layers = df.groupby('Name')['Layer Name'].apply(lambda x: sorted(x.unique()))
print(unique_layers)
# 輸出：
# Name
# Signal1 [Bottom, Top]
# Signal2 [Bottom, Middle]
# Name: Layer Name, dtype: object輸出結果:
範例2：計算每個信號出現在各層的次數
# 計算每個信號在各層的出現次數
layer_counts = df.groupby('Name')['Layer Name'].apply(lambda x: x.value_counts())
print(layer_counts)
# 輸出：
# Name Layer Name
# Signal1 Top 2
# Bottom 1
# Signal2 Bottom 1
# Middle 1
# Name: count, dtype: int64輸出:
範例3：將層名連接成字符串
# 將每個信號的所有層名連接成一個字符串
layers_joined = df.groupby('Name')['Layer Name'].apply(lambda x: ' | '.join(x))
print(layers_joined)
# 輸出：
# Name
# Signal1 Top | Bottom | Top
# Signal2 Middle | Bottom
# Name: Layer Name, dtype: object輸出結果:
SeriesGroupBy.apply() 與 DataFrameGroupBy.apply() 的區別
讓我們比較這兩種 GroupBy 操作的區別：
- SeriesGroupBy.apply()：
df.groupby('Name')['Layer Name'].apply(lambda x: ...)x是一個 Series 對象，包含該分組的 ‘Layer Name’ column 值- 適合當我們只需要處理單個 column 時使用
DataFrameGroupBy.apply()：
df.groupby('Name').apply(lambda x: ...)-
x是一個 DataFrame 對象，包含該分組的所有 row 和所有 column- 適合當我們需要處理分組內的多個 column 時使用
如何選擇正確的 apply 方法？
基於上述理解，我們可以制定以下選擇準則：
- 如果需要處理單個元素：使用 Series.apply()
df['Layer Name'].apply(lambda x: x.upper())如果需要處理整個 row 或 column：使用 DataFrame.apply()
df.apply(lambda row: process_row(row), axis=1) # 處理 row如果需要分組後處理單個 column 的數據：使用 SeriesGroupBy.apply()
df.groupby('Name')['Layer Name'].apply(lambda x: process_group_series(x))如果需要分組後處理多個 column：使用 DataFrameGroupBy.apply()
df.groupby('Name').apply(lambda x: process_group_dataframe(x))實用技巧：使用 print 進行調試
從截圖中的例子可以看出，使用 print() 來檢查 x 的內容和類型是一個非常有用的調試技巧。當您不確定 .apply() 中的 x 是什麼時，可以使用以下代碼進行調試：
df.groupby('Name')['Layer Name'].apply(lambda x: print(f"Type: {type(x)}\nContent: {x}\n"))這將幫助您了解函數參數的確切結構，從而編寫更準確的處理邏輯。
總結
理解 pandas 中 .apply() 在不同上下文中的行為差異是高效數據分析的關鍵。特別是：
- Series.apply()：操作的是單個元素
- DataFrame.apply()：操作的是整個 row 或 column
- SeriesGroupBy.apply()：操作的是分組後的 Series
- DataFrameGroupBy.apply()：操作的是分組後的 DataFrame
在實際工作中，選擇正確的方法不僅能讓代碼更簡潔，還能提高處理效率。希望本文的實際案例分析能幫助您更好地掌握 pandas 的強大功能。
實踐建議：在處理新的數據分析任務時，不妨先使用 print(x, type(x)) 檢查 .apply() 函數中的參數，這樣可以確保您正確理解了數據的結構，從而編寫更準確的處理邏輯。
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