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这篇CFSDN的博客文章pandas map(),apply(),applymap()区别解析由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

基础 。

以下操作基于python 3.6 windows 10 环境下 通过 将通过实例来演示三者的区别 。

1. toward_dict = {1: '东', 2: '南', 3: '西', 4: '北'}
2. df = pd.DataFrame({'house' : list('AABCEFG'),
3. 'price' : [100, 90, '', 50, 120, 150, 200],
4. 'toward' : ['1','1','2','3','','3','2']})
5. df

map()方法

通过df.(tab)键,发现df的属性列表中有apply() 和 applymap(),但没有map(). map()是python 自带的方法, 可以对df某列内的元素进行操作, 我个人最常用的场景就是有toward_dict的映射关系 ,为df中的toward匹配出结果.

1. df['朝向'] = df.toward.map(toward_dict);df

结果就是没有匹配出来, why??? 因为df.toward这列数字是str型的, toward_dict中的key是int型,下面修正操作下:两个思路

1. 第一种思路:`toward_dict`的key转换为str型
2. toward_dict2 = dict((str(key), val) for key, val in toward_dict.items())

1. # 第二种思路, 将df.toward转为int型
2. df.toward = df.toward.map(lambda x: np.nan if x == '' else x).map(int,na_action='ignore')
3. df['朝向2'] = df.toward.map(toward_dict);df

apply() 方法

更新时间: 2018-08-10 我目前的实际工作中使用apply()方法比较少, 所以整理的内容比较简陋, 后续涉及到数据分析方面可能会应用比较多些. 。

先将上面的测试中的map替换为apply,看看怎么样? 结果报错了, ValueError, 还是老老实实写实际操作例子吧 ? 参考DataFrame.apply官方文档 文档中第一个参数

func : function Function to apply to each column or row. 。

意思即是, 将传入的func应用到每一列或每一行,进行元素级别的运算 第二个参数

axis : {0 or ‘index', 1 or ‘columns'}, default 0 Axis along which the function is applied: 0 or ‘index': apply function to each column. # 注意这里的解释 1 or ‘columns': apply function to each row. 。

举例

这个要特别注意的, 没有继续使用map里的DF, 是因为df.house是字符串, 不能进行np.sum运算,会报错. 2018年12月3日 新增: 最近在工作中使用到了pandas.apply()方法,更新如下

背景介绍:

一个 df 有三个列需要进行计算,change_type 值 为1和0, 1为涨价,0为降价, price为现价, changed为涨降价的绝对值, 现求:涨降价的比例, 精确到0位,无小数位, 解决思路: 1.最主要的计算是: 涨降价的绝对值/ 原价 2.最主要的难点是: 涨价的原价 = 现价 - 绝对值 降价的原价 = 现价 + 绝对值 伪代码如下: 涨降价比例 = round(changed/(price 加上或减去 changed), 0) 就是我需求的结果了. 。

解决方案 如下: 以下代码经过win 10 环境 python3.6 版本测试通过 。

1. import pandas as pd
2. df = pd.DataFrame({'change_type' : [1,1,0,0,1,0],
3. 'price' : [100, 90, 50, 120, 150, 200],
4. 'changed' : [10,8,4,11,14,10]})
5.  
6. def get_round(change_type, price, changed_val):
7. """
8. 策略设计
9. """
10. if change_type == 0:
11. return round(changed_val/(price + changed_val) * 100, 2)
12. elif change_type == 1:
13. return round(changed_val/(price - changed_val) * 100, 2)
14. else:
15. print(f'{change} is not exists')
16.  
17. # 策略实现
18. df['round'] = df.apply(lambda x: get_round(x['change_type'], x['price'], x['changed']),axis=1)

若有问题, 欢迎指正, 谢谢 。

applymap()

参考DataFrame.applymap官方文档

func : callable Python function, returns a single value from a single value. 。

文档很简单, 只有一个参数, 即传入的func方法 样例参考文档吧, 没有比这个更简单了 。

总结:

map() 方法是pandas.series.map()方法, 对DF中的元素级别的操作, 可以对df的某列或某多列, 可以参考文档 apply(func) 是DF的属性, 对DF中的行数据或列数据应用func操作. applymap(func) 也是DF的属性, 对整个DF所有元素应用func操作 。

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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39791387/article/details/81487549 。

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