主要介绍了Pandas的Apply函数具体使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

答案先写在开头，免得你们直接拉到下面看结果~ modin.pandas 确实能使得一部分函数使用多核cpu进行加速处理，但是现在有些功能还不完善，有些函数还是用的默认pandas处理… 具体哪些函数是可以加速的可以往下看看 主要测试了apply，groupby，read_csv 一、Modin.pandas 在讲modin之前，简单介绍一下pandas，pandas主要是python用来处理数据的时候用到的一个库，并且为了追求效率，并不是用python写的，底层逻辑用的是c语言。而且对于各种计算

在数据处理过程中，经常会出现对某列批量做某些操作，比如dataframe df要对列名为“values”做大于等于30设置为1，小于30设置为0操作，可以这样使用dataframe的apply函数来实现， 具体实现代码如下： def fun(x): if x >= 30: return 1 else: return 0 values= feature['values'].apply(lambda x: fun(x)) 具体的逻辑可以修改fun函数来实现，但是按照某些条件选择列不是

Pandas最好用的函数 Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包，包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据，或者有该数据的接口。 仔细看pandas的API说明文档，就会发现有好多有用的函数，比如非常常用的文件的读写函数就包括如下函数： Format Type Data Descr iption Reader Writer text CSV read_csv to_csv text JSON read_jso