pandas中map和applymap及apply的区别

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。

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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
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