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浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-28 22:32:09 26 4
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1.apply() 。

当想让方程作用在一维的向量上时,可以使用apply来完成,如下所示 。

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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

但是因为大多数的列表统计方程 (比如 sum 和 mean)是DataFrame的函数,所以apply很多时候不是必须的 。

2.applymap() 。

如果想让方程作用于DataFrame中的每一个元素,可以使用applymap().用法如下所示 。

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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()只要是作用将函数作用于一个Series的每一个元素,用法如下所示 。

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

总的来说就是apply()是一种让函数作用于列或者行操作,applymap()是一种让函数作用于DataFrame每一个元素的操作,而map是一种让函数作用于Series每一个元素的操作.

以上这篇浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.

原文链接:https://blog.csdn.net/u010814042/article/details/76401133 。

最后此篇关于浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。

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