python里的apply,applymap和map的区别

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

apply,applymap和map的应用
总结:

apply 用在dataframe上，用于对row或者column进行计算；

applymap 用于dataframe上，是元素级别的操作；

map （其实是python自带的）用于series上，是元素级别的操作。

如：

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(4, 3)), columns=list('bde'), index=range(4))
>>> df
   b  d  e
0  2  0  5
1  8  9  1
2  3  6  6
3  4  8  4

apply：作用在dataframe的一行或一列上
>>> f = lambda x: x.max() - x.min()
>>> df.apply(f)
b    6
d    9
e    5
dtype: int64 
>>> df.apply(f,axis=1)  # 作用在一行上
0    5
1    8
2    3
3    4
dtype: int64
>>> df.apply(f,axis=0)  # 作用在一列上，axis=0可省略
b    6
d    9
e    5
dtype: int64
applymap： 作用在dataframe的每一个元素上
>>> f2 = lambda x: x+1 if x%2==0 else x
>>> df.applymap(f2)
   b  d  e
0  3  1  5
1  9  9  1
2  3  7  7
3  5  9  5
 关于apply传入多个参数：
>>> data = {'id':range(5),'value':list("abcab")}
>>> frame = pd.DataFrame(data)
>>> frame
   id value
0   0     a
1   1     b
2   2     c
3   3     a
4   4     b
>>> def testf(x, str):
...     return x,str
>>> frame["id"].apply(testf, args=("ok",))
0    (0, ok)
1    (1, ok)
2    (2, ok)
3    (3, ok)
4    (4, ok)
Name: id, dtype: object
# 注意这里args只能传入(元组),不能是"ok"或("ok")
 
以上是 python里的apply,applymap和map的区别 的全部内容，
                        来源链接：
                            utcz.com/z/387212.html
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