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apply(),applymap()和map()
apply()和applymap()是DataFrame的函数，map()是Series的函数。
apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据，applymap()是DataFrame的每一个元素。map()也是Series中的每一个元素。
apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快。如df.apply(func,axis=0,.....) func：定义的函数，axis=0时为对列操作，=1时为对行操作。
map()和python内建的没啥区别，如df['one'].map(sqrt)。
import numpy as npfrom pandas import Series, DataFrameframe = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns = list('bde'), index = ['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])print frameprint np.abs(frame)printf = lambda x: x.max() - x.min()print frame.apply(f)print frame.apply(f, axis = 1)def f(x): return Series([x.min(), x.max()], index = ['min', 'max'])print frame.apply(f)printprint 'applymap和map'_format = lambda x: '%.2f' % xprint frame.applymap(_format)print frame['e'].map(_format) Groupby
Groupby是Pandas中最为常用和有效的分组函数，有sum()、count()、mean()等统计函数。
groupby 方法返回的 DataFrameGroupBy 对象实际并不包含数据内容，它记录的是df['key1'] 的中间数据。当你对分组数据应用函数或其他聚合运算时，pandas 再依据 groupby 对象内记录的信息对 df 进行快速分块运算，并返回结果。
df = DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], 'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], 'data1': np.random.randn(5), 'data2': np.random.randn(5)})grouped = df.groupby(df['key1'])print grouped.mean() df.groupby(lambda x:'even' if x%2==0 else 'odd').mean() #通过函数分组
聚合agg()
对于分组的某一列(行)或者多个列(行，axis=0/1)，应用agg(func)可以对分组后的数据应用func函数。例如：用grouped['data1'].agg('mean')也是对分组后的’data1’列求均值。当然也可以同时作用于多个列(行)和使用多个函数上。
df = DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], 'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], 'data1': np.random.randn(5), 'data2': np.random.randn(5)})grouped = df.groupby('key1')print grouped.agg('mean') data1 data2key1 a 0.749117 0.220249b -0.567971 -0.126922 apply()和agg()功能上差不多,apply()常用来处理不同分组的缺失数据的填充和top N的计算，会产生层级索引。
而agg可以同时传入多个函数，作用于不同的列。
df = DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], 'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], 'data1': np.random.randn(5), 'data2': np.random.randn(5)})grouped = df.groupby('key1')print grouped.agg(['sum','mean'])print grouped.apply(np.sum) #apply的在这里同样适用，只是不能传入多个,这两个函数基本是可以通用的。 data1 data2 sum mean sum meankey1 a 2.780273 0.926758 -1.561696 -0.520565b -0.308320 -0.154160 -1.382162 -0.691081
data1 data2 key1 key2key1 a 2.780273 -1.561696 aaa onetwooneb -0.308320 -1.382162 bb onetwo
apply和agg功能上基本是相近的，但是多个函数的时候还是agg比较方便。
apply本身的自由度很高，如果分组之后不做聚合操作紧紧是一些观察的时候，apply就有用武之地了。
print grouped.apply(lambda x: x.describe()) data1 data2key1 a count 3.000000 3.000000 mean -0.887893 -1.042878 std 0.777515 1.551220 min -1.429440 -2.277311 25% -1.333350 -1.913495 50% -1.237260 -1.549679 75% -0.617119 -0.425661 max 0.003021 0.698357b count 2.000000 2.000000 mean -0.078983 0.106752 std 0.723929 0.064191 min -0.590879 0.061362 25% -0.334931 0.084057 50% -0.078983 0.106752 75% 0.176964 0.129447 max 0.432912 0.152142
此外apply还能改变返回数据的维度。
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html
此外还有透视表pivot_table ，交叉表crosstab ，但是我没用过。