Pandas系列(十四)数据转换函数map、apply、applymap以及分组apply

2024-06-05 06:28:18

文章目录

获取数据
map
- 方法1：Series.map(dict)
- 方法2：Series.map(function)
apply
- Series.apply(function)
- DataFrame.apply(function)
applymap
对每个分组应用apply函数
- GroupBy.apply(function)
- 实例1：怎样对数值列按分组的归一化
- - 读取数据
  - 归一化实现
- 实例2：怎样取每个分组的TOPN数据
- - 获取数据
  - 获取topN

map、apply、applymap这三个函数的大体区别如下：

map：只用于Series，实现每个值->值的映射；
apply：用于Series实现每个值的处理，用于Dataframe实现某个轴的Series的处理；
applymap：只能用于DataFrame，用于处理该DataFrame的每个元素；

获取数据

map

map用于Series值的转换，比如将某些特征字符转换为另一个特定字符，当然replace也可以做到这一点。使用map的话有两种使用方式：map函数传入一个dict：Series.map(dict)或者Series.map(function)：

方法1：Series.map(dict)

方法2：Series.map(function)

apply

Series.apply(function)

function的参数是Series的每个值

DataFrame.apply(function)

function的参数是对应轴的Series

总结：apply(function)用于Series时，参数是每个值当用于Dataframe时，参数是对应的轴的Series。

applymap

applymap用于DataFrame所有值的转换，比如将选中的某几列的值转为int类型：

上述代码所得到的值也可以用于修改原始数据的dataframe：

对每个分组应用apply函数

pandas对每个分组处理遵循以下方式：

split指的是pandas的groupby，我们自己实现apply函数，apply返回的结果由pandas进行combine得到最终结果。

GroupBy.apply(function)

调用GroupBy.apply(function)时，function的第一个参数是dataframe，function的返回结果，可是dataframe、series、单个值，甚至和输入dataframe完全没关系。

实例1：怎样对数值列按分组的归一化

比如对用户的电影评分归一化，每个用户的评分不同，有的乐观派，评分相对来说都比价高，有的则是悲观派，评分普遍都比较低，因此对用户的评分归一化很有必要：

读取数据

归一化实现

实例2：怎样取每个分组的TOPN数据

获取数据

获取topN

可以看到，grouby的apply函数返回的dataframe，其实和原来的dataframe其实可以完全不一样。

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