pandas中如何使用apply函數來應用帶兩個參數的函數

這篇文章給大家分享的是有關pandas中如何使用apply函數來應用帶兩個參數的函數的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

有兩個參數的函數

pandas 中的 apply 函數應用自定義函數時，通常情況下，都是沒有參數或者一個參數，那么如果有兩個參數，是否還可以使用apply函數呢？

答案是可以的。

這里我們也來探討下。

還是以上面的案例為基礎雛形，同樣的，先從 akshare 獲取數據

df1 = ak.fund_em_fund_name().head(20).tail(5)  df1df1 = df1[['基金代碼','基金簡稱']]

接下來，自定義一個帶有兩個參數的函數，如下：

# 自定義函數有兩個參數的情形  # 獲取年度年底基金凈值數據  def get_mutual_fund_year(code,year):      year = str(year)      df = ak.fund_em_open_fund_info(fund=code, indicator="單位凈值走勢")      dfdf = df[['凈值日期', '單位凈值', '日增長率']]      # df.columns = ['凈值日期', '單位凈值', 'equityReturn', 'unitMoney']      df['凈值日期'] = pd.to_datetime(df['凈值日期'])     dfdf = df.sort_values('凈值日期',ascending=False)      dfdf = df.set_index('凈值日期')[year]     dfdf = df.reset_index()      unit_equity = df.head(1)['單位凈值'].values[0]      date = df.head(1)['凈值日期'].values[0]      return [unit_equity,date]

帶有兩個參數的自定義函數

然后，使用 apply 來應用上面這個帶兩個參數的自定義函數，核心要點就是嵌套使用 lambda 函數，固定其中一個參數，具體如下

df1['tmp'] = df1['基金代碼'].apply(lambda code: get_mutual_fund_year(code, 2019))

后續，依舊是文本拆分，實現代碼如下：

# 將單位凈值和凈值日期單獨成列  df1[['最新單位凈值','凈值日期']] = df1['tmp'].apply(pd.Series)  df1df1 = df1.drop('tmp',axis=1)  print(df1)

應用場景

有同學可能會問，使用兩個參數的自定義函數，有什么用呢？

這里，Lemon 也分享一個應用場景：

根據上面的基礎雛形數據，針對具體的年度，建立一個下拉列表，選擇不同的年份時，返回不同年份的結果，包括文本數據、表格數據以及圖表等。

效果如下：

感謝各位的閱讀！關于“pandas中如何使用apply函數來應用帶兩個參數的函數”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！