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这篇文章主要介绍Pandas中apply函数怎么用，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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使用apply拆分文本
Pandas 中 apply 函数，应用广泛，今天要跟大家分享一个使用的技巧，使用 apply 将 dataframe 中内容为 list 的列拆分为多列。
拆分前的数据情况，如下图红色标注所示：
拆分后，如下图所示：
这个案例中，Lemon 使用的数据来自 akshare ，在开始前，引入相关 package ：
# -*- coding: utf-8 -*- """ @Author: Lemon @出品：Python数据之道 @Homepage: liyangbit.com """ import numpy as np import pandas as pd import akshare as ak
Lemon 使用的几个 Python 库的版本信息如下：
print('numpy版本：{}'.format(np.__version__)) print('pandas版本：{}'.format(pd.__version__)) print('akshare版本：{}'.format(ak.__version__)) # numpy版本：1.18.1 # pandas版本：1.0.3 # akshare版本：0.7.53如果代码运行出现问题，请先检查下这几个Python库的版本是否与上面的一致
先从 akshare 获取需要的数据，分为两步，第一步是获取基金代码的列表，如下：
df = ak.fund_em_fund_name().head(20).tail(5) dfdf = df[['基金代码','基金简称']] print(df)
第二步是获取基金净值数据和净值日期，通过一个自定义函数来获取，自定义函数如下：
# 自定义函数只有一个参数的情形 # 获取基金单位净值以及净值日期 def get_mutual_fund(code): df = ak.fund_em_open_fund_info(fund=code, indicator="单位净值走势") dfdf = df[['净值日期', '单位净值','日增长率']] # df.columns = ['净值日期', '单位净值', 'equityReturn', 'unitMoney'] df['净值日期'] = pd.to_datetime(df['净值日期']) dfdf = df.sort_values('净值日期',ascending=False) unit_equity = df.head(1)['单位净值'].values[0] date_latest = df.head(1)['净值日期'].values[0] return [unit_equity, date_latest]对于这个自定义函数，在 pandas 使用 apply 来应用自定义函数，这是使用 apply 的一种常用的方法，如下：
# 获取基金最新的单位净值和净值日期 df['tmp'] = df['基金代码'].apply(get_mutual_fund) print(df)
获取的数据截图如下：
文本拆分
上图中的 tmp 列，就是我们这次需要进行处理的对象。
处理方法可以有多种，这里 Lemon 使用 pandas 中的 apply 来处理，相对来说，也是比较便捷的方式。
在 apply 函数中，使用 pd.Series 就可以达到我们的目的。
# 将单位净值和净值日期单独成列 df[['最新单位净值','净值日期']] = df['tmp'].apply(pd.Series) dfdf = df.drop('tmp',axis=1) print(df)结果如下：
以上是“Pandas中apply函数怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
