python apply和map方法的区别_python中的apply(),applymap(),map() 的用法和区别

平时在处理df series格式的时候并没有注意 map和apply的差异

总感觉没啥却别。不过还是有区别的。下面总结一下:

import pandas as pd

df1= pd.DataFrame({

“sales1”:[-,,],

“sales2”:[,-,],

})

1.apply

1、当我们要对数据框(DataFrame)的数据进行按行或按列操作时用apply()

note:操作的原子是行和列 ,可以用行列统计描述符 min max mean ……

当axis=0的时候是对”列”进行操作

df2=df1.apply(lambda x: x.max()-x.min(),axis=0)

print(type(df2),”\n”,df2)

axis=1的时候是对”行”进行操作

df3=df1.apply(lambda x: x.max()-x.min(),axis=1)print(type(df3),”\n”,df3)

2.也可以直接选定一列series,或者df直接操作

2.applymap

1.applymap函数之后,自动对DataFrame每一个元素进行处理,判断之后输出结果

df4=df1.applymap(lambda x: x>0)

print(type(df4),”\n”,df4)

2.applymap是对 DataFrame 进行每个元素的单独操作

ie:不能添加列统计函数,因为是只针对单个元素的操作

df5=df1.applymap(lambda x: x.min())

print(type(df5),”\n”,df5)

3.’Series’ object has no attribute ‘applymap’

df4=df1[“sales1”].applymap(lambda x: x>0)

print(type(df4),”\n”,df4)

3.map

1.’DataFrame’ object has no attribute ‘map’

df4=df1.map(lambda x: x**2)

print(type(df4),”\n”,df4)

2.map其实是对 列,series 等 进行每个元素的单独操作

ie:不能添加列统计函数,因为是只针对单个元素的操作

df3=df1[“sales1”].map(lambda x: x.max()-x.min())

print(type(df3),”\n”,df3)

3.正常

df4=df1[“sales1”].map(lambda x: x**2)

print(type(df4),”\n”,df4)

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Original: https://blog.csdn.net/weixin_42552410/article/details/112872134
Author: 菩提自性
Title: python apply和map方法的区别_python中的apply(),applymap(),map() 的用法和区别

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