在对海量数据进行分析的过程中，我们可能要把文本型的数据处理成数值型的数据，方便放到模型中进行使用。

也可能需要把数值型的数据分段进行处理，比如变量的woe化。而这些操作都可以借助python中的apply函数进行处理。

今天介绍数据分析的第四课，教大家如何在python中用apply函数对数据框进行一些复杂一点的操作。

本文目录

把字符型的数据处理成数值型

把数值型的数据分段处理

注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：

1 把字符型的数据处理成数值型

假设要在原数据框中把性别这一列，”男“字符替换成1、“女”字符替换成0，并生成一个新列。

首先，可以自定义一个替换函数。具体语句如下：

def replace_gender_to_num(val):    if val=='男':        return 1    else:        return 0

然后用apply函数调用该函数，具体语句如下：

date_frame.gender.apply(replace_gender_to_num)

得到结果如下：

至此，原gender列中“男”字符替换成1，“女”字符替换成0。

把该列加入到原数据框中去，具体语句如下：

date_frame['new_gender'] = date_frame.gender.apply(replace_gender_to_num)

得到结果如下：

可以发现性别为男，在new_gender中对应值为1，性别为女在new_gender中对应值为0。

2 把数值型的数据分段处理

在建模过程中，要把不同分段的值转化成对应的woe，需要用到apply函数进行处理。

类似的，在这个实例中假设要把身高高于1.8的同学当成第一类，身高高于1.65的当成第二类，其余的同学当成第三类。

可以定义一个如下转换函数：

def height_to_class(val):    if val>=1.8:        return 1    elif val>=1.65:        return 2    else:        return 3

然后用apply函数调用该函数，并把得到的结果值保存到原数据框中去，具体语句如下：

date_frame['heigth_class'] = date_frame.height.apply(height_to_class)

得到结果如下:

至此，在python中应用apply函数进行数据处理已介绍完毕，大家可以动手练习一下，思考一下apply函数还有没有别的用途。

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