pandas中map和applymap及apply的区别

最新推荐文章于 2025-03-28 23:42:37 发布

itanders

最新推荐文章于 2025-03-28 23:42:37 发布

阅读量2.4k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/itanders/article/details/88764457

本文详细探讨了pandas中map、apply和applymap的区别。map是针对DataFrame列进行元素级操作的高阶函数，apply则允许对行或列数据进行操作，而applymap则是对DataFrame所有元素逐一应用函数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在pandas中，针对于行或者列又或者是每个元素的操作很容易让人混淆，下面我们来看看分别对应的几个函数区别。

apply()

apply()是pandas里DataFrame的函数，可以针对DataFrame中的行数据或列数据应用操作。

注意：这里的apply是应用到每一行或者每一列操作，有专门的axis可以指定，默认是axis=0.

import pandas as pd
import numpy as np

frame = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 3), columns = list('abc'), index = ['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])
print(frame

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

itanders

关注关注

1
点赞
踩
14

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

numpy与pandas中apply与applymap与map三者的区别

weixin_43178406的博客

07-17

1万+

本文主要介绍了numpy与pandas中apply与applymap与map三者的区别，希望能对新手有所帮助。文章目录 1. Series 2. DataFrame 3. apply/map/applymap传参

Pandas教程 | 数据处理三板斧——map、apply、applymap详解

Python读财

12-29

2789

公众号：易执如有问题或建议，请公众号留言在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。这篇文章就以案例附带图解的方式，为大家详细介绍一下这三个方法的实现原理，相信读完本文后，不论是小白还是Pandas的进阶学习者，都会对这三个方法有更深入的理解。本文演示...

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

pandas map(), apply(), applymap() 区别解析

最新发布

weixin_45439193的博客

03-28

449

pandas 的apply函数

python之Pandas中map，applymap和apply的区别

qq_36151472的博客

07-27

1466

map() map()是Series对象的一个函数，DataFrame中没有map()，map()的功能是将一个自定义函数作用于Series对象的每个元素。 apply() apply只是整个dataframe上任意一列或多列，或者一行或多行，即可在任意轴操作。在一列使用apply时，跟map效果一样。..

python中pandas中的apply和map的区别

BigData_Mining的博客

03-01

1598

作用： apply是一种让函数作用于列或者行操作； applymap是一种让函数作用于DataFrame每一个元素的操作； map是一种让函数作用于Series每一个元素的操作。关于apply： apply是DataFrame数据类型的函数；当想让方程作用在一维的向量上时，可以使用apply来完成； apply的操作对象DataFrame的一列或者一行数据。关于applymap： ...

一文搞懂map和apply以及applymap的区别

m0_59236127的博客

01-26

1683

• apply函数可以用于DataFrame和Series对象，它将传入的函数应用于DataFrame或Series的每一行或每一列，并返回一个新的DataFrame或Series。• applymap函数只能用于DataFrame对象，它将传入的函数应用于DataFrame中的每个元素，并返回一个新的DataFrame。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。最后祝大家天天进步！

浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别

09-20

Pandas是一个功能强大的Python数据分析库，它提供了很多数据处理的便捷工具，其中apply、applymap和map是三个常用的函数，用于在数据结构中应用自定义函数，但它们在操作的对象和方式上各有不同。理解这三个函数的...

Pandas 中map, applymap and apply的区别

12-20

在Pandas库中，`map`, `apply`, 和 `applymap` 是三个非常重要的操作方法，它们用于对数据进行各种变换和处理。虽然它们都可以在一定程度上改变数据，但各自的用法和适用场景有所不同。首先，`map` 主要是用来处理...

【Pandas】apply,applymap和map的区别

盛夏光年

01-14

3315

结论 apply：用在dataframe上，用于对row或者column进行计算； applymap：用于dataframe上，是元素级别的操作； map：（其实是python自带的）用于series上，是元素级别的操作。 apply函数 apply函数：pandas里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下： DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=F...

python高级编程——多进程包multiprocessing

The Big Data Way

06-17

294

1. 使用map方法 import multiprocessing import time def f(x): time.sleep(2) print x if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=5) pool.map(f, xrange(10))...

python中的apply(),applymap(),map() 的用法和区别

python学习者的博客

11-04

738

在Python中如果想要对数据使用函数，可以借助apply(),applymap(),map() 来应用函数，括号里面可以是直接函数式，或者自定义函数（def）或者匿名函数（lambad） import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame from pandas import Series df1= DataFrame({ "sales1":[-1,2,3],

Python中apply和map的区别

YUE

10-18

3595

文章目录一、apply用法二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结概括： apply：用在dataframe上，用于对row或者column进行计算 applymap ：用于dataframe上，是元素级别的操作 map（python自带）：用于series上，是元素级别的操作一、apply用法 apply作用于dataframe的一行或一列上在这里插入代码片二、使用步骤 1.引入库代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd impo

【Python基础】pandas中apply与map的异同

bingbangx的博客

07-07

1003

前言pandas作为数据处理与分析的利器，它的江湖地位非同小可。在我们数据处理与分析过程中，有时候需要对某一列的每一个值都进行处理，这时候推荐大家使用apply或者map。但是，二者又有啥区别呢？一起来通过几个小例子学习一下吧。APPLY一、直接使用内置函数或者numpy函数二、使用lambda匿名函数三、使用def自定义函数需要注意的是，apply不仅可以用于Series，还可用于DataFrame，具体可以根据自己的业务需要，及数据处理规范来使用即可。MAP一、直接使用内置函数或者nu

pandas map 和 apply 的区别与使用

拾贝壳

03-06

222

区别 map 方法作用于 Series，用于遍历 Series 中的每一个元素 apply 作用于 DataFrame ，用于遍历 DataFrame 中的每一行或者每一列使用 # map 作用于 df 属性 attr1 的每个元素 df.attr1.map(lambda x : x) # apply 作用域 df 的每一行，或者每一列元素 # axis = 1 表示每一行 df.app...

Pandas数据分析基础—pandas自带函数map()/apply()/applymap()

sodaloveer的博客

08-31

6989

在进行数据处理时，经常会对一个DataFrame展开逐行、逐列、逐元素的操作，对应这些操作，常常使用Pandas中的map、apply和applymap三个函数进行处理。本文主要讲这三个函数在series、dataframe数据结构下应用情况及三个函数的区别。

Pandas中map，apply，applymap的区别

sinat_37935727的博客

03-12

724

1.map()方法： map()是Series对象的方法，DataFrame中没有map()，功能是将一个自定义函数作用于Series对象的每个元素，使用map可以实现元素级转换以及其他数据清理工作。 (1).字典映射 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'food':['baco...

pandas中map，apply，applymap的区别

infent的博客

12-27

914

基于Series数据结构的操作 pandas.Series.apply Series.map 对元素进行按元素操作 For element-wise operations Series.agg官网注明只能使用聚合类型的操作，如sum，count，mean，std，prod，first，last，可以使用多个 only perform aggregating type operations...

pandas apply，map,applymap

06-07

pandas中的apply、map和applymap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和作用略有不同。 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。