淺談Pandas中map, applymap and apply的區(qū)別

更新時(shí)間：2018年04月10日 10:47:11 作者：小強(qiáng)的呼呼呼

下面小編就為大家分享一篇淺談Pandas中map, applymap and apply的區(qū)別，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

1.apply()

當(dāng)想讓方程作用在一維的向量上時(shí)，可以使用apply來(lái)完成，如下所示

In [116]: frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])
In [117]: frame
Out[117]: 
        b     d     e
Utah  -0.029638 1.081563 1.280300
Ohio  0.647747 0.831136 -1.549481
Texas  0.513416 -0.884417 0.195343
Oregon -0.485454 -0.477388 -0.309548
In [118]: f = lambda x: x.max() - x.min()
In [119]: frame.apply(f)
Out[119]: 
b  1.133201
d  1.965980
e  2.829781
dtype: float64

但是因?yàn)榇蠖鄶?shù)的列表統(tǒng)計(jì)方程 (比如 sum 和 mean)是DataFrame的函數(shù)，所以apply很多時(shí)候不是必須的

2.applymap()

如果想讓方程作用于DataFrame中的每一個(gè)元素，可以使用applymap().用法如下所示

In [120]: format = lambda x: '%.2f' % x
In [121]: frame.applymap(format)
Out[121]: 
      b   d   e
Utah  -0.03  1.08  1.28
Ohio   0.65  0.83 -1.55
Texas  0.51 -0.88  0.20
Oregon -0.49 -0.48 -0.31

3.map()

map()只要是作用將函數(shù)作用于一個(gè)Series的每一個(gè)元素，用法如下所示

In [122]: frame['e'].map(format)
Out[122]: 
Utah    1.28
Ohio   -1.55
Texas   0.20
Oregon  -0.31
Name: e, dtype: object

總的來(lái)說(shuō)就是apply()是一種讓函數(shù)作用于列或者行操作，applymap()是一種讓函數(shù)作用于DataFrame每一個(gè)元素的操作，而map是一種讓函數(shù)作用于Series每一個(gè)元素的操作。

以上這篇淺談Pandas中map, applymap and apply的區(qū)別就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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