Apply-Funktion auf jeder Spalte in einem Pandas Datenrahmen

Question

Wie ich folgende Funktion in mehr Pandas Art und Weise schreiben:

 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 

Vielen Dank für Hilfe.

Answer 1

Es scheint mir, dass die Iteration über die Spalten nicht notwendig ist:

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

die oben sollte ausreichen, um unter der Annahme, dass remove_outliers gibt noch eine df

BEARBEITEN

ich denke, die folgende Arbeiten:

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

Answer 2

Verwendung dataFrame.apply(func, axis=0):

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