DataFrame中的apply与applymap方法详解与示例

最新推荐文章于 2025-04-03 21:48:13 发布
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文章标签： pandas Python笔记
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37934722/article/details/133872866
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本文详细介绍了Python pandas库中DataFrame的apply和applymap方法，包括其用法、语法及示例。apply方法适用于按行或列应用自定义函数，而applymap则用于逐个元素应用函数，帮助用户实现数据处理和转换。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在Python的pandas库中，DataFrame是一种非常常用的数据结构，它提供了许多强大的方法来处理和操作数据。其中，apply和applymap方法是两个非常有用的函数，它们可以在DataFrame中应用自定义的函数或者操作。

  1. apply方法

apply方法用于在DataFrame的行或列上应用函数，并返回一个新的Series或DataFrame对象。它的语法如下：

df.apply(func, axis=0)

其中，func是要应用的函数，可以是一个自定义函数或者是一个匿名函数。axis参数用于指定应用函数的方向，0表示按列应用，1表示按行应用。

下面是一个示例，展示了如何使用apply方法计算DataFrame中每列的和：


                

                
                
        

    

  


        

            

                

                

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python DataFrame的apply方法

				
			

			

				

					weixin_42394591的博客
				

				

					06-05
					
					3863
					
				

			

		

		

			
				
原博地址 https://blog.youkuaiyun.com/u013385362/article/details/79155573/[python] view plain copy#函数应用和映射  import numpy as np  import pandas as pd  df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Python中Pandas的apply方法和匿名函数lambda对比应用详解

				
			

			

				

					Pandas120的博客
				

				

					01-15
					
					1722
					
				

			

		

		

			
				
在 Pandas 中，lambda函数和apply方法常用于对 DataFrame 或 Series 进行自定义函数的应用。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
DataFrame的apply()、applymap()、map()方法

					
热门推荐

				
			

			

				

					不曾走远的博客
				

				

					07-20
					
					9万+
					
				

			

		

		

			
				
对DataFrame对象中的某些行或列，或者对DataFrame对象中的所有元素进行某种运算或操作，我们无需利用低效笨拙的循环，DataFrame给我们分别提供了相应的直接而简单的方法，apply()和applymap()。其中apply()方法是针对某些行或列进行操作的，而applymap()方法则是针对所有元素进行操作的。
1 map()方法
The map method ...

			
		

	





	

		

			

				
					
python中的函数：apply、map、reduce、lambda函数

					
最新发布

				
			

			

				

					weixin_46185521的博客
				

				

					04-03
					
					748
					
				

			

		

		

			
				
它不需要像普通函数那样有一个明确的函数名（当然，你可以将lambda函数赋值给一个变量，然后通过这个变量来调用它，但本质上它不需要函数名来定义），适用适用于简单的、一次性的计算或操作；定义：利用字典或者函数去对特定数据做映射，它主要用于对Series对象的值进行操作，它将传入的函数或字典应用于Series中的每个元素上，并返回一个新的Series。定义：计算原理是将头两个元素传入函数计算，再把结果和第3个元素传入函数计算，再把结果和第4个元素计传入计算，依次类推计算，直到把最后一个计算完成，返回结果。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Python pandas.DataFrame.applymap函数方法的使用

				
			

			

				

					weixin_42098295的博客
				

				

					06-29
					
					608
					
				

			

		

		

			
				
pandas.DataFrame.applymap 方法用于将一个函数应用到 DataFrame 中的每一个元素上。与 apply 方法不同，applymap 是逐元素的操作，而 apply 则是对行或列进行操作。返回一个新的 DataFrame，每个元素都是原 DataFrame 中的元素经过 func 函数处理后的结果。# 使用 applymap 将函数应用到每个元素上，跳过 NaN 值。# 使用 applymap 将函数应用到每个元素上。# 使用 applymap 将函数应用到每个元素上。

			
		

	





	

		

			

				
					
pandas进阶--Dataframe的apply方法

				
			

			

				

					qq_38727995的博客
				

				

					04-27
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了Dataframe的apply方法，包括apply方法的具体介绍、以及传递不同函数时的使用用例。

			
		

	





	

		

			

				
					
如何使用Pandas中的map、apply、applymap函数对大型DataFrame进行高效的数据映射和批量处理？

				
			

			

				

					11-10
				

			

		

		

			
				
首先，推荐查阅《Pandas高效数据处理：map、apply与applymap函数详解》，这本书详细介绍了这三个函数的使用方法和场景，适合希望通过实践提高数据处理效率的用户。  以一个简单的例子来说明如何使用map函数进行数据...

			
		

	





	

		

			

				
					
在处理大型DataFrame时，如何高效地利用Pandas的map、apply和applymap函数进行数据映射和批量处理？请结合具体实例说明。

				
			

			

				

					11-10
				

			

		

		

			
				
为了深入理解和掌握这些函数的使用方法及其效率优化，推荐阅读《Pandas高效数据处理：map、apply与applymap函数详解》。这本书详细讲解了这些函数的用法，并提供了大量实际案例，是解决相关问题的强大资源。在你理解...

			
		

	





	

		

			

				
					
请你详细介绍一下Python中pandas库的DataFrame类的applymap方法的各个参数及其使用，要求分为基本语法，参数说明（以表格呈现），典型应用场景，注意事项四个部分

				
			

			

				

					03-08
				

			

		

		

			
				
</think>### Python pandas中DataFrame.applymap()方法详解  ---  #### **一、基本语法** ```python DataFrame.applymap(func, **kwargs) ``` - **功能**：对DataFrame中的**每个元素**应用指定函数，返回处理后的新...

			
		

	





	

		

			

				
					
DataFrame--applymap()和apply()

				
			

			

				

					weixin_38287297的博客
				

				

					08-08
					
					577
					
				

			

		

		

			
				
调用DataFrame的applymap()函数，df每个元素运算后会得到一个新的元素，从而得到一个新的df。


df = pd.DataFrame({
        'a': [2, 2, 2],
        'b': [2, 2, 2],
        'c': [2, 2, 2]
})
    
def multiply(x):
    return x * 2
        
...

			
		

	





	

		

			

				
					
关于详解DataFrame中的apply与applymap方法分享

				
			

			

				

					gg7894125的博客
				

				

					08-10
					
					1084
					
				

			

		

		

			
				
今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。
在上一篇文章当中，我们介绍了panads的一些计算方法，比如两个dataframe的四则运算，以及dataframe填充Null的方法。今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制，以及apply函数的使用方法。
dataframe广播
广播机制我们其实并不陌生， 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播。当我们对两个尺寸不一致的数组进行运算的时候，系统会自动将其中维度较小的那个填充成和另外一个一样再进行

			
		

	





	

		

			

				
					
DataFrame apply、applymap、map

				
			

			

				

					qq_42055484的博客
				

				

					03-10
					
					132
					
				

			

		

		

			
				
DataFrame

			
		

	





	

		

			

				
					
pandas DataFrame applymap()函数

				
			

			

				

					
				

				

					07-29
					
					209
					
				

			

		

		

			
				
pandas DataFrame的applymap()函数可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [10, 20, 30],
    'c': [5, 10, 15]
})
    
...

			
		

	





	

		

			

				
					
【pandas】对整个DataFrame使用apply方法及一些注意事项（设置axis，空值陷阱，获取index列信息）

				
			

			

				

					takedachia的博客
				

				

					02-27
					
					4984
					
				

			

		

		

			
				
在pandas中，“apply+lambda函数”是数据批量处理最效率、最简洁的方法。
本文讲述一些注意事项。

			
		

	





	

		

			

				
					
pandas.DataFrame.apply，DataFrame.applymap，Series.map

				
			

			

				

					myDarling_的博客
				

				

					11-21
					
					621
					
				

			

		

		

			
				
DataFrame.apply，DataFrame.applymap，Series.map

			
		

	





	

		

			

				
					
DataFrame的apply方法

				
			

			

				

					Evan_Blog的博客
				

				

					09-20
					
					3万+
					
				

			

		

		

			
				
DataFrame中的apply方法就是将函数应用到由列或行形成的一维数组上。
import pandas as pd

df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,5),columns=list('abcde'))
# 求每列的最大值与最小值的差
a = df.apply(lambda x:x.max()-x.min())
# 求每行的最大值与最小值的差
b = df.a...

			
		

	





	

		

			

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

				
			

			

				

					sodaloveer的博客
				

				

					08-31
					
					6957
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python DataFrame 的map用法

				
			

			

				

					m0_61648005的博客
				

				

					08-24
					
					750
					
				

			

		

		

			
				
如果用在DataFrame上，需指定某一列，如df['a'].map(dic)。如果df只有一列，也需要指定列。map 可用在Series上，格式：Series.map(dic)dic为自定义的映射字典，例：dic={1:2,2:4}

			
		

	





	

		

			

				
					
Pandas高效数据处理：map、apply与applymap函数详解

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
在处理大型DataFrame数据...apply()允许应用于DataFrame的每一行或每一列，而applymap()则适用于对DataFrame中的每个元素（包括数字、字符串和缺失值）应用相同的操作。选择合适的函数取决于具体的数据结构和业务需求。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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