本章内容给大家谈谈关于遇上pandas如何使用apply同时处理两列数据等问题，我们该怎么处理呢。下面这篇文章将为你提供一个解决思路，希望能帮你解决到相关问题。
什么是apply函数
Pandas是Python语言中一个数据处理常用的库，apply是Pandas中的一种常见的数据处理函数，使用它可以对DataFrame或Series进行一些基于行或列的处理。apply方法可以使得函数被用在DataFrame或者每一行Series的元素上，然后返回一个DataFrame或者Series。这个函数可以用来对一个Pandas对象的每一行或者每一列进行操作。
如何使用apply函数处理两列数据
如果想要同时处理两列数据，apply方法可以帮助我们完成这个任务。当使用apply函数时，可以将需要处理的列作为apply函数标准版之后的参数传入即可。这样apply函数返回一个pandas.Series对象，保存着被应用的函数处理后的结果数据。之后我们把这个Series对象合并到原始数据中，做到整体处理多列数据的目的。
示例分析
下面的示例代码展示了apply方法的使用过程，同时处理两列数据。我们定义了一个求两列任意运算的函数，将其应用于两列数据中。下面的示例展示了如何在Pandas DataFrame上使用apply函数，计算数据中`col1`和`col2`两列中元素的和值。
import pandas as pd
# 自定义一个函数用于计算两个数据的和
def sum_two_columns(row):
return row['col1'] + row['col2']
# 定义数据
data = {
'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
'col2': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用apply方法处理数据
df['sum'] = df.apply(sum_two_columns, axis=1)
# 输出处理后的数据
print(df)
在示例中，我们首先定义了一个名为sum_two_columns的自定义函数，该函数用于将两列数据中的元素相加。然后我们将数据存储在名为df的Pandas DataFrame中。接下来，我们使用apply函数应用sum_two_columns函数对df中的数据进行处理。axis=1表示我们需要沿着行的方向对df进行操作。apply函数的返回值是一个Series对象，存储了apply函数中指定函数的序列。最后，我们将新生成列的名称命名为“sum”，并将处理后得到的Series对象添加到DataFrame数据中。
总结
以上就是为你整理的pandas如何使用apply同时处理两列数据全部内容，希望文章能够帮你解决相关问题，更多请关注本站相关栏目的其它相关文章！