pandas map transform apply

最新推荐文章于 2025-01-27 10:48:07 发布
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分类专栏： python小白成长之路 文章标签： pandas python
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map、transform 性能优于apply，能用map、transform 不用apply

# 映射
df.gender.map({'F':0, 'M':1})
# lambda 函数
df.weight.map(lambda x:x+4)
df.weight.transform(lambda x:x+4)
Python map, apply, transform汇总(打标签法初阶到高阶)
阅读从未停止，输出从未开始
02-09 996
引言   根据数据的某列进行打标签操作在数据分析领域极度常用，对于一些较为复杂的打标签方法，Python 与 SQL 都能很好的实现，这篇针对 Python，主要用到 map，apply 与 transform 等函数，从初阶到高阶，体会方法的异同优劣。   与此同时，SQL 的打标签方法除了在业务上常用，也是一个面试的小考点，具体见以下两篇文章。 SQL 面试经典 & 业务实战(一) ...
map-transform:地图转换
04-07
地图经纬度转换 地图经纬度转换是因为一直在从事地图方面的工作。有时候就会为了校验上报的位置点是否正确去反复检查。 而且校验相对比较麻烦, 一方面是涉及到不同坐标系之间的转换、二是需要到不同的地图供应商再去根据经纬度做反查。我觉得就为了查找一个坐标点是否正确, 浪费的时间略多。索性就自己做了一个小工具, 目前地图只集成了百度、高德(谷歌需要翻墙, 没有集成)。经纬度方面: 集成了84, 国测, 百度之间的相互转换。 在线地址
【pandas小记】pandas中 map、apply、applymap和transform详解
会飞的大象
02-21 1953
（一）pandas.Series.map Series.map(self, arg, na_action=None) """ 根据输入对应关系映射序列值，用于用另一个值替换序列中的每个值。 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 注意：Series对象、映射、替换、每个值 """ #参数 "...
Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试
deephub
02-03 3797
apply提供的灵活性使其在大多数场景中成为非常方便的选择，所以如果你的数据不大，或者对处理时间没有硬性的要求，那就直接使用apply吧。如果真的对时间有要求，还是找到优化的方式来操作，这样可以省去大量的时间。作者：Aniruddha Karajgi。
Pandas中map、apply、transform函数
m0_62172798的博客
08-28 447
在pandas中，map()函数可以用于根据字典的映射关系转换数据。map()函数是用于Series对象的方法，他将Series中的每个元素根据字典的映射进行转换。参数：na_action:是否忽略NaN，默认为None，可以设置成‘ignore’我们以例子来实现，将dataframe中的性别转换成汉字。map也可以传替函数：随机生成100个成绩，我们将成绩进行评级。
map ,apply ，applymap, transform的区别
含月化烛的博客
11-10 836
apply 让函数作用于列或者行，applymap可以作用于每一个元素，map主要作用于series上的元素 In[4] frame out[4] a b c 0 -0.019455 -0.503332 -0.375681 1 -1.677207 0.598891 0.679787 2 0.364526 0.322883 -2.313652 3 1.16980...
Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)
12-17
Pandas提供了`map`, `apply`, `transform`, `agg`等方法来实现这些功能。 1. **单列运算**： - 使用`map()`函数，我们可以对DataFrame的一列（Series）进行操作。`map()`接受一个函数，通常是一个lambda函数，该...
pandas中 map apply和transform区别
11-21
在pandas库中，`map()`, `apply()`, 和 `transform()` 都是处理Series或DataFrame数据列的方法，但它们有各自不同的用途： 1. `map()`：这个函数主要用于对单个列应用简单的一对一映射操作，返回的是新 Series，...
python 整列运算_Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)
weixin_39739404的博客
01-13 4257
1.单列运算在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作：df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数，例如：define square(x):return (x ** 2)df['col2'] = df['col1'].ma...
python agg函数_个人对Pandas中agg、apply和transform函数的理解
weixin_39861054的博客
12-11 1175
个人对Pandas中agg、apply和transform函数的理解学习《利用Python进行数据分析》一书，关于pandas的这三个函数，个人理解如下。aggagg方法可以被groupby、dataframe、series等对象调用。dataframe的agg方法的官方文档其用法为pandas.DataFrame.agg(self, func, axis=0, *args, **kwargs)f...
Transformation的map使用
weixin_39868387的博客
07-03 853
上篇：Sink-StreamingFileSink的使用 需求实现：在nc -lk 8888窗口下执行输入数据，把输入的单词转为大写在控制台输出 具体代码： package cn._51doit.flink.day02; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.stream
Pandas基础05（数据的映射/replace()、rename()、map()、apply() 和 transform()）
最新发布
XYX_888的博客
01-27 354
本文将介绍几个常用的映射函数，并展示它们在实际数据处理中的应用。函数在 Pandas 中非常常用，用于替换 DataFrame 或 Series 中的指定值。这个方法特别适用于对 DataFrame 或 Series 中的数值进行批量替换。使得我们能够轻松地重命名 DataFrame 的行索引和列索引，帮助我们使数据集更符合业务需求。的方法，它非常适合处理某一列数据的映射操作。可以处理数据框中的每一列或每一行，执行复杂的操作。函数，这些都是非常常见的用于数据映射的操作。在这个示例中，我们通过自定义的。
pandas Series DataFrame中map()、apply()、transform()应用
yerunzhou的博客
04-12 957
apply() 函数功能是自动遍历Series 或者 DataFrame，对每一个元素运行指定的函数。类似map()，但只能传函数，可以传多个函数，可以对列指定函数，也可以每一列应用多个函数。元素为DataFrame的一行（axis=1）或一列（axis=0）的，如果我们需要映射到原数据，还需要进行merge操作，比较麻烦。map()函数用于Series对象或DataFrame对象的。作为参数，返回经过函数或字典映射处理后的值。(3) 传两个函数——每一列应用多个函数。（2）传两个函数——对列指定函数。
Pandas —— apply()、applymap()、agg()、transform()
starter_____的博客
08-02 3624
In [42]: df = pd.DataFrame({'data1': np.random.randn(5), ...: 'data2': np.random.randn(5)}) In [43]: df Out[43]: data1 data2 0 -2.332263 0.477812 1 -0.715245 0.29452...
Pandas对DataFrame单列/多列进行运算（map, apply, transform, agg）
热门推荐
zwhooo的博客
03-26 18万+
1.单列运算在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作：df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数，例如：define square(x): return (x ** 2) df['col2'] = df['co...
pandas数据处理--2映射replace函数、map函数
直心I
01-10 2080
2.映射 2.1映射含义说明：创建一个映射关系列表，把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定 2.2相关操作函数： 2.2.1 replace()函数：替换元素（DataFrame\Series的函数) A.函数：df.replace(to_replace=None,value=None,inplace=False,limit=None,regex=False,method=‘pad’) ...
谨慎使用Scala Map的mapValues, 你需要的可能是transform
Laurence的技术博客
05-01 1万+
没有踩过mapValues的坑之前，我相信大多数人会认为mapValues和所有其他map类方法的逻辑是一样的：对Map里所有的value施加一个map函数，返回一个新的Map。但实际情况却并不这么简单，还是先看一段“诡异”的代码吧 (本文原文出处: 本文原文链接: http://blog.youkuaiyun.com/bluishglc/article/details/80156218 转载请注明出处。)：...
Hive学习之Transform/Map-Reduce语法
skyWalker_ONLY
07-16 6710
使用Hive的用户可以在数据流中插入自定义的Mappers和Reducers，为了运行自定义的Mapper和Reducer脚本，用户可以使用下面的命令，该命令使用TRANSFORM从句嵌入Mapper和Reducer脚本：  query:   FROM(     FROMsrc     MAPexpression (',' expression)*     (inRowFormat)?
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