在Python数据分析中，apply()、applymap()和map()都是用于函数应用的重要方法。apply()针对DataFrame或Series，按行或列执行函数；applymap()则对DataFrame的每个元素进行操作，返回结果仍为DataFrame；map()适用于Series，对每个元素应用函数。了解它们的差异有助于选择合适的方法进行数据处理。
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（lambda）
大家知道这三者有什么区别吗？什么情况下该用 apply，什么情况下该用map，又在什么情况下该用applymap呢？
三句话总结：
1. 对数据框（DataFrame）或Series的数据进行按行或按列操作时用apply()
2.数据框（DataFrame）的每一个数据进行操作时用applymap()，返回结果是DataFrame格式
3. 对Series的每一个数据进行操作时用map()（Series就是dataframe的某列）
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