python里的apply,applymap和map
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))
>>> dfb 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
复制代码
>>> 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)>>> frameid value0 0 a1 1 b2 2 c3 3 a4 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")
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