pandas map(), apply(), applymap() 区别解析

置顶

诸葛老刘

已于 2024-03-28 10:57:12 修改

阅读量4.3w

点赞数 21

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： python.pandas 进阶文章标签： pandas map apply applymap

于 2018-08-07 20:01:52 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39791387/article/details/81487549

文章目录

基础

以下操作基于python 3.6 windows 10 环境下通过
将通过实例来演示三者的区别

toward_dict = {
   
   1: '东', 2: '南', 3: '西', 4: '北'}
df = pd.DataFrame({
   
   'house' : list('AABCEFG'),
                   'price' : [100, 90, '', 50, 120, 150, 200],
                   'toward' : ['1','1','2','3',''

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

诸葛老刘

关注关注

21
点赞
踩
129

收藏

觉得还不错? 一键收藏
9
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

numpy与pandas中apply与applymap与map三者的区别

weixin_43178406的博客

07-17

1万+

本文主要介绍了numpy与pandas中apply与applymap与map三者的区别，希望能对新手有所帮助。文章目录 1. Series 2. DataFrame 3. apply/map/applymap传参

pandas的apply和map、applymap

GeekLee的博客

04-26

2284

apply apply对一个列进行整体运算 In [116]: frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon']) In [117]: frame Out[117]: b d ...

9 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【Python】map()函数

最新发布

宅男很神经

06-26

1037

在Python的浩瀚工具箱中，函数以其独特的函数式编程风格，为数据处理提供了简洁而高效的途径。它不仅仅是一个简单的迭代器，更是一种思维模式的体现，是“批量转换”这一核心需求的抽象与封装。要真正掌握，我们必须超越其表象，深入其哲学起源与最底层的核心概念。函数是函数式编程（Functional Programming, FP）范式中的一个基石。在FP中，程序被视为数学函数的求值，强调不可变性（immutability）、无副作用（no side effects）和高阶函数（higher-order functi

pandas：使用函数批量处理数据（map、apply、applymap）

weixin_43887421的博客

11-26

5024

数据预处理方法：如何有效去除单点毛刺前言一、DataFrame.resample()是什么？二、DataFrame.resample()函数参数及说明主要参数说明使用函数聚合时间数据总结前言我们在使用传感器传回的数据时会发现数据经常会有一些毛刺，提示：为方便快捷地解决问题，本文仅介绍函数的主要用法，并非全面介绍一、DataFrame.resample()是什么？ DataFrame.resample()函数是频率转换和时间序列重采样的便捷方法。对象必须具有datetime类似的索引。二、Dat

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

sodaloveer的博客

08-31

7110

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。

pandas map applymap apply方法详解

bitcarmanlee的博客

12-20

4299

0 前言 pandas的基本数据结构是Series与DataFrame。在数据处理过程中，对每个元素，或者每行/每列进行操作是尝尽的需求。而在pandas中，就内置了map,applymap,apply方法，可以满足上面的需求。接下来结合实际的例子，看看一些基本/常规/高大上的操作。 1.map方法 map方法在数据处理中属于基本操作，重要性无须多言。map方法一般是对元素进行逐个操作，下面来看看几个例子。首先明确一点：map方法只能作用再Series上，不能作用在DataFrame上。换句话说，Data

Pandas中map，apply，applymap的区别

sinat_37935727的博客

03-12

727

1.map()方法： map()是Series对象的方法，DataFrame中没有map()，功能是将一个自定义函数作用于Series对象的每个元素，使用map可以实现元素级转换以及其他数据清理工作。 (1).字典映射 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'food':['baco...

浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别

09-20

Pandas是一个功能强大的Python数据分析库，它提供了很多数据处理的便捷工具，其中apply、applymap和map是三个常用的函数，用于在数据结构中应用自定义函数，但它们在操作的对象和方式上各有不同。理解这三个函数的...

Pandas 中map, applymap and apply的区别

12-20

在Pandas库中，`map`, `apply`, 和 `applymap` 是三个非常重要的操作方法，它们用于对数据进行各种变换和处理。虽然它们都可以在一定程度上改变数据，但各自的用法和适用场景有所不同。首先，`map` 主要是用来处理...

pandas数据处理三大重要函数之apply、map与applymap

m0_69435474的博客

04-21

3001

pandas三大数据处理函数apply、map和applymap及numpy中的numpy.where函数

pandas中map，apply，applymap的区别

infent的博客

12-27

917

基于Series数据结构的操作 pandas.Series.apply Series.map 对元素进行按元素操作 For element-wise operations Series.agg官网注明只能使用聚合类型的操作，如sum，count，mean，std，prod，first，last，可以使用多个 only perform aggregating type operations...

pandas map、apply和applymap的区别

u010569893的博客

12-27

1057

pandas 中 map、apply和applymap的区别 pandas中只有Series数组有map()，DataFrame没有map()方法 map()的输入是Series数组中的每个元素在实际应用中一般用来做条件判断 pandas的Series和DataFrame都有apply()方法，区别在于对于DataFrame apply()的输入是一个数组，当axis=1时，是行数组；当...

python之Pandas中map，applymap和apply的区别

qq_36151472的博客

07-27

1478

map() map()是Series对象的一个函数，DataFrame中没有map()，map()的功能是将一个自定义函数作用于Series对象的每个元素。 apply() apply只是整个dataframe上任意一列或多列，或者一行或多行，即可在任意轴操作。在一列使用apply时，跟map效果一样。..

pandas中的map()和apply()

GGBond的博客

08-02

330

1.map() 在pandas中只有Series对象能用这个方法，DataFrame不能使用。作用是将自定义函数应用于每一个元素案例如下： df1 = pd.DataFrame({ 'a':[1,2,3,4], 'b':['one','two','three','four'], 'c':'w' }) df1 首先尝试将a列的数字都加上1 df1['a'] = df1[...

pandas map与apply

Big brother的博客

07-10

205

map map不是df的方法，而是Series的方法可以用来对df的某一列的所有元素执行某个操作 data["timestamp"].map(lambda x: str2datetime(x)) # 将字符串转为TimeStamp类型，注意不是data[["timestamp"]] apply 可以对df的多行或者多列的元素执行某一操作 def func(item): """ 将“01”...

pandas中map和applymap及apply的区别

Anders's Blog

03-23

2460

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中的行数据或列数据应用操作。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 nu...

Pandas中map apply applymap学习

waow的进阶之路

02-19

424

Pandas中map apply applymap学习

pandas数据处理：map、apply和applymap的区别

m0_73639315的博客

08-20

247

pandas的Series和DataFrame都有apply()方法，区别在于对于DataFrame apply()的输入是一个数组，当axis=1时，是行数组；当axis=0时，是列数组。对于Series，apply()的输入是数组中的单个元素，跟map()的作用相似。pandas中只有DataFrame有applymap()方法，该方法是作用于df中的每个元素。pandas中只有Series数组有map()，DataFrame没有map()方法,map()的输入是Series数组中的每个元素。

Pandas中map，applymap和apply方法之间的区别

asdfgh0077的博客

05-29

350

Can you tell me when to use these vectorization methods with basic examples? 你能告诉我什么时候使用这些矢量化方法和基本的

pandas apply 和applymap的区别

07-27

apply和applymap都是pandas中的函数，用于对DataFrame进行操作。它们之间有以下区别： 1. apply针对的是DataFrame的某一行或某一列即Series进行处理，而applymap针对的是DataFrame的所有单元格进行操作。\[1\] 2. apply可以传入更复杂的函数（多个参数），而applymap只能传入一个函数。\[3\] 3. apply的结果输出是Series，而applymap的结果输出是DataFrame。\[1\] 4. apply可以用于对Series进行操作，而applymap只能用于对DataFrame进行操作。\[2\] 总结来说，apply适用于对DataFrame的某一行或某一列进行处理，而applymap适用于对整个DataFrame的所有单元格进行操作。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [pandas数据处理三大重要函数之apply、map与applymap](https://blog.csdn.net/m0_69435474/article/details/124327108)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]