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Pandas中map、applymap和apply方法的区别

  • Post category:Python

Pandas是一个专注于数据处理的Python库，其中map、applymap和apply三种方法都用于对数据进行变换。它们的使用方法和实现差别比较大，下面逐一进行说明。

map方法

在Pandas中，DataFrame和Series均支持map方法，该方法可以对其中的每一项进行同一种变换操作。其基本格式如下：

df['A'].map(lambda x: x*2)

map方法可以传入一个函数，该函数可以对原来数据集进行变换，如：

import pandas as pd

data = {'a': [1,2,3,4], 'b': [5,6,7,8], 'c': [9,10,11,12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对'a'列中的每个元素进行平方操作
df['a_square'] = df['a'].map(lambda x: x**2)
print(df)

输出结果为：

   a  b   c  a_square
0  1  5   9         1
1  2  6  10         4
2  3  7  11         9
3  4  8  12        16

applymap方法

applymap与map类似，applymap的作用是作用于DataFrame中的每一个元素，对数据集中所有数据进行同一种变换。applymap方法的使用方法如下：

df.applymap(lambda x:x+1)

该方法可以传入一个函数，对DataFrame中每一个元素进行变换，如：

import pandas as pd

data = {'a': [1,2,3,4], 'b': [5,6,7,8], 'c': [9,10,11,12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对数据集中每个元素进行平方操作
df_square = df.applymap(lambda x: x**2)
print(df_square)

输出结果为：

    a   b    c
0   1  25   81
1   4  36  100
2   9  49  121
3  16  64  144

apply方法

apply方法常用于DataFrame中的列数据处理，它的作用是将自定义函数应用于DataFrame的列数据。apply方法的使用方法比较灵活，使用时需要注意自定义函数的传参方式，如：

import pandas as pd

data = {'a': [1,2,3,4], 'b': [5,6,7,8], 'c': [9,10,11,12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对数据集中'a'和'c'两列进行操作
def add_two_columns(x):
    return x['a'] + x['c']

result = df[['a', 'c']].apply(add_two_columns, axis=1)
print(result)

输出结果为：

0    10
1    12
2    14
3    16
dtype: int64

其中，apply方法中的axis参数指定了应用自定义函数的轴，默认为0，即对每一列进行操作。axis=1时，对每一行进行操作。

在使用apply方法时，需要注意一下几点：

  • 自定义函数需要能够处理传入的Series或DataFrame类型的数据。
  • apply方法通常也可以接受一个函数列表。

总而言之，map方法适用于Series中的每一个元素借助同一种方式操作，applymap方法适用于DataFrame中的每一个元素，apply方法适用于DataFrame的列数据处理。任何一个方法都可以被灵活应用于多种数据处理和清理的场景中。

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