import numpy as np
import pandas as pd
1.pandas可以直接使用numpy中的ufunc(universal functions),表示numpy的内置方法,可以处理每个元素
比如下面的Series对象

同样,DataFrame对象也可以直接使用numpy的ufunc来做统计运算
默认是按列进行统计的,将每列的运算结果统计,并生成Series对象返回

另外,也可以通过numpy来做运算,结果也是一样的

2.通过apply来使用自定义方法来运算(只能作用于行或者列,由axis决定)
apply默认 axis =0,方向是列,比如说求出每列的最大值:

将axis=1,表示统计行

3.通过applymap来使用自定义的方法(作用于每个元素上,此时无需指定axis的值)

4.直接使用python中的map(只适用于Series,python会当作列表来处理, 不能作用于DataFrame)
和ser_obj.apply(f2)的结果是一样的

本文介绍了如何在Pandas中利用numpy的ufunc进行统计运算,以及通过apply和applymap应用自定义函数进行数据处理。ufunc默认按列运算,apply与applymap分别用于按列或逐元素操作。applymap适用于DataFrame的每个元素,而map仅适用于Series对象。
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