python - pandas 的assign() 函数和apply() 函数有什么区别？

Question

我正在学习 Python 中的数据探索。一边练习pandas库，我看到了两个名为 'df.assign()' 和 df.apply() 的函数这两个函数的定义看起来非常相似。你能向我解释一下这两个函数及其独特的用例吗？

Answer 1

区别在于您是希望修改现有框架，还是在保持原始框架原样的同时创建新框架。
特别是DataFrame.assign返回一个新对象，其中包含带有请求更改的原始数据的副本，原始帧保持不变。
例如:

df = DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': np.random.randn(10)})

如果您想创建一个新框架，其中 A无处不在 1不破坏 df ，您可以使用 .assign

new_df = df.assign(A=1)

虽然 .apply不打算用于修改数据帧，不能保证应用该函数不会更改数据帧。