对pandas数据框中的每一列应用函数

Question

如何用更多熊猫的方式编写以下函数：

     def calculate_df_columns_mean(self, df):
        means = {}
        for column in df.columns.columns.tolist():
            cleaned_data = self.remove_outliers(df[column].tolist())
            means[column] = np.mean(cleaned_data)
        return means

谢谢你的帮助。

Answer 1

在我看来，对列的迭代是不必要的：

def calculate_df_columns_mean(self, df):
    cleaned_data = self.remove_outliers(df[column].tolist())
    return cleaned_data.mean()

假设remove_outliers仍然返回一个df，上面的内容就足够了

编辑

我认为以下几点应该管用：

def calculate_df_columns_mean(self, df):
    return df.apply(lambda x: remove_outliers(x.tolist()).mean()

Answer 2

使用^{}：

# axis=0 means apply to columns; axis=1 to rows
df.apply(numpy.sum, axis=0) # equiv to df.sum(0)