Python之Pandas学习笔记(三) apply|applymap|map和grouppy

一、apply|applymap|map 异同分析

分类	apply	applymap	map
作用	apply内的函数在数据框(dataframe)的指定行列中	applymap函数作用在数据框的所有值中	map内的函数作用在Series的所有值中
说明	apply默认参数axis=0：作用与列,axis= 1即作用于行	—	—
实现	作用列：data_test.appply(函数) 作用行：data_test.apply(函数,axis=1)	data_test.appplymap(函数)	data_test.map(函数)

import numpy as np
import pandas as pd

ran = np.random.randint(10,size=(5,5))
ran
array([[5, 6, 7, 0, 0],
       [3, 4, 2, 9, 2],
       [7, 3, 2, 0, 6],
       [2, 3, 5, 1, 7],
       [1, 5, 9, 4, 7]])

data_test = pd.DataFrame(data=ran,columns = ["A","B",