pandas的apply和map、applymap

本文探讨了Pandas库中的apply、map和applymap三种操作。apply主要针对列进行整体运算,applymap则对DataFrame的每个元素进行转换,而map则用于Series的元素级转换。

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apply
apply对一个列进行整体运算

In [116]: frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])

In [117]: frame
Out[117]: 
               b         d         e
Utah   -0.029638  1.081563  1.280300
Ohio    0.647747  
pandas中的applymapapplymap都是用于对DataFrame或Series中的数据进行函数应用的方法,它们的具体使用方式作用略有不同。 1. apply方法 apply方法是用于对DataFrame或Series的行或列执行函数操作的方法。可以通过传递axis参数来指定是对行还是列进行操作,默认是对列进行操作。apply方法接受一个函数作为参数,并将该函数应用到DataFrame或Series的每一个元素上,然后将结果组合成一个新的DataFrame或Series。 示例: ``` import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) def add_one(x): return x + 1 # 对每一列执行add_one函数 df.apply(add_one) # 对每一行执行add_one函数 df.apply(add_one, axis=1) ``` 2. map方法 map方法是用于对Series中的每一个元素执行函数操作的方法。它接受一个函数作为参数,并将该函数应用到Series的每一个元素上,然后将结果组合成一个新的Series。 示例: ``` import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) def add_one(x): return x + 1 # 对Series A 中的每一个元素执行add_one函数 df['A'].map(add_one) ``` 3. applymap方法 applymap方法是用于对DataFrame中的每一个元素执行函数操作的方法。它接受一个函数作为参数,并将该函数应用到DataFrame的每一个元素上,然后将结果组合成一个新的DataFrame。 示例: ``` import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) def add_one(x): return x + 1 # 对DataFrame中的每一个元素执行add_one函数 df.applymap(add_one) ``` 总结: apply方法适用于对DataFrame或Series的行或列执行函数操作;map方法适用于对Series中的每一个元素执行函数操作;applymap方法适用于对DataFrame中的每一个元素执行函数操作。
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