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　　pandas.apply() 是 Pandas 库中的一个函数，用于在 DataFrame 或 Series 上应用自定义函数。这个函数可以沿着指定的轴（行或列）逐行或逐列地应用函数，从而实现对数据的定制化操作。

　　参数：

　　func（必需）：这是要应用的函数，可以是一个 Python 函数、lambda 函数或可调用对象。这个函数将应用于 Series 或 DataFrame 的每个元素或行/列，具体取决于 axis 参数的设置。

　　axis（可选）：指定函数应用的轴方向。有两个选项：

　　axis=0（默认值）：将函数应用于每一列，即按列方向操作。

　　axis=1：将函数应用于每一行，即按行方向操作。

　　raw（可选）：一个布尔值，用于控制是否将数据以 NumPy 数组的形式传递给函数。有两个选项：

　　raw=False（默认值）：表示将数据以 Series 或 DataFrame 的形式传递给函数。raw=True：表示数据以 NumPy 数组形式传递给函数，这在某些情况下可能提高性能。

　　result_type（可选）：指定函数的返回类型。有两个选项：

　　expand（默认值）：如果函数返回的是 Series，则将其扩展为 DataFrame。reduce：如果函数返回的是标量（如一个数字），则返回一个标量；如果返回的是 Series，则返回一个 Series。

　　args（可选）：一个元组，包含传递给函数的额外参数。这可以用来向函数传递额外的参数wps免费版的下载地址是什么。

　　**kwds（可选）：关键字参数，用于传递给函数的额外关键字参数。

　　pandas.map() 是 Pandas 库中的一个方法，主要用于对 Series 中的每个元素应用一个函数或一个字典，将每个元素映射到另一个值上。它可以用于进行元素级的转换，从而创建新的 Series。

　　参数：

　　arg（必需）：这是映射函数、字典或其它可映射对象，用于将 Series 中的元素映射到新的值。可以是以下几种类型：

　　一个函数：将应用于 Series 中的每个元素，函数的返回值将作为新的值。一个字典：将 Series 中的值与字典中的键进行匹配，并将对应的值用作新的值。一个 Series 或其它可映射的 Pandas 对象：将 Series 中的值与可映射对象中的索引或标签匹配，并将对应的值用作新的值。 na_action (可选)：指定对于 Series 中的缺失值如何处理。有两个选项：

　　ignore（默认值）：忽略缺失值，不进行映射，将缺失值保留不变。raise：如果 wps 的官网最新的下载网址 Series 中存在缺失值，则引发异常。电脑版wps的下载网址是什么

　　作用是对元素级的数据（单元格数据）进行处理，能处理的是字符串。

　　计算每个字符串的长度

　　str.lower()：将字符串转换为小写

　　str.upper()：将字符串转换为大写

　　替换字符串中的子字符串

　　str.strip()：删除字符串两侧的空格

　　str.lstrip()：删除字符串左侧的空格

　　str.rstrip()：删除字符串右侧的空格

　　拆分字符串为列表

　　str.startswith()：检查字符串是否以特定前缀开头

　　str.endswith()：检查字符串是否以特定后缀开头

　　用于计算字符串中非空元素的方法

　　groupby() 是 Pandas 中一个方法，用于将数据按照一个或多个列的值分组，然后对每个分组应用聚合函数。

　　参数：

　　by（必需）：指定分组的列名或列名的列表。可以是单个列名的字符串，也可以是列名的列表，以按多列分组。这是 groupby() 方法的关键参数。axis（可选）：指定分组的轴方向，有两个选项：官网wps的下载地址在哪

　　axis=0（默认值）：按行分组。axis=1：按列分组官网wps最新的下载网址在哪里。 level（可选）：如果输入 DataFrame 包含多层索引，则可以指定要分组的索引级别。as_index（可选）：默认情况下，groupby() 结果的分组键会成为结果 DataFrame 的索引。设置 as_index=False 可以防止这种情况发生，分组键将保留为列而不是索引。sort（可选）：默认情况下，分组键会根据分组键的值进行排序。设置 sort=False 可以禁用排序，可能提高性能。

　　pivot_table() 是 Pandas 中用于创建数据透视表的方法。数据透视表是一种用于总结和聚合数据的强大工具，可以根据一个或多个列对数据进行重新排列，以便更容易进行分析。

　　参数：

　　data（必需）：要创建数据透视表的 DataFrame。values（必需）：要聚合的列名或列名的列表。这是要计算统计量的列。index（可选）：一个或多个列名，用于作为数据透视表的行索引（行标签）。columns（可选）：一个或多个列名，用于作为数据透视表的列索引（列标签）。aggfunc（可选）：要应用于 values 中列的聚合函数，可以是内置聚合函数（例如 ‘sum’、‘mean’、‘count’ wps免费版的下载入口的方法 等）或自定义函数。默认情况下，使用 ‘mean’。fill_value（可选）：替代结果表中的缺失值。margins（可选）：添加边际汇总，生成汇总统计 wps免费版的下载网址信息。dropna（可选）：默认情况下，如果所有条目都是wps官网的下载的网站 NaN，则删除相应的行。设置为 False 可以保留包含 NaN 值的行官网wps office的免费版的下载地方是什么(wps最新首页2024)。

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