Python函数中apply、map、applymap的区别
作者:小小程序员ol 时间:2022-08-11 04:20:36
一、总结
apply
—— 应用在dataFrame
上,用于对row
或者column
进行计算applymap
—— 应用在dataFrame
上,元素级别的操作map
——python
系统自带函数,应用在series
上, 元素级别的操作
二、实操对比
构建测试数据框:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4, 3)),
columns=list('abc'),
index=range(4))
df
'''
abc
0548
1752
2122
3162
'''
apply
作用在 dataframe
上的一行或者一列上
#Python学习交流群:531509025
# 默认按列操作 axis=0
# 求每列的最大值、最小值之差
df.apply(lambda x: x.max() - x.min()) # axis=0
# 求每行的最大值、最小值之差
df.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)
applymap
作用在 dataframe
的每一个元素上
# 偶数放大10倍
df.applymap(lambda x: x*10 if x%2 == 0 else x)
map
函数作用在 series
上的每一个元素
# 单独的序列
df['b'].map(lambda x: 1 if x%2 == 0 else 0)
总的来说,要对数据进行应用函数操作时,考虑数据结构是 DataFrame
还是 Series
,再考虑是要按行执行还是按列执行,进行函数的选择。
来源:https://www.cnblogs.com/python960410445/p/15463099.html
标签:Python,函数,apply,map,applymap
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