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Python函數中apply、map、applymap的區(qū)別

 更新時間：2021年11月26日 12:42:29   作者：小小程序員ol  
這篇文章主要介紹了 Python函數中apply、map、applymap的區(qū)別 ，文章圍繞 Python函數中apply、map、applymap的相關資料展開詳細內容,需要的朋友可以參考一下

一、總結

  • apply —— 應用在 dataFrame 上，用于對 row 或者 column 進行計算
  • applymap —— 應用在 dataFrame 上，元素級別的操作
  • map —— python 系統(tǒng)自帶函數，應用在 series 上， 元素級別的操作

二、實操對比

構建測試數據框：

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4, 3)), 

                  columns=list('abc'), 

                  index=range(4))

df

'''

	a	b	c

0	5	4	8

1	7	5	2

2	1	2	2

3	1	6	2

'''

apply 作用在 dataframe 上的一行或者一列上

#Python學習交流群：531509025

# 默認按列操作 axis=0

# 求每列的最大值、最小值之差

df.apply(lambda x: x.max() - x.min()) # axis=0



# 求每行的最大值、最小值之差

df.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)

applymap 作用在 dataframe 的每一個元素上

# 偶數放大10倍

df.applymap(lambda x: x*10 if x%2 == 0 else x)

map 函數作用在 series 上的每一個元素

# 單獨的序列

df['b'].map(lambda x: 1 if x%2 == 0 else 0)

總的來說，要對數據進行應用函數操作時，考慮數據結構是 DataFrame 還是 Series ，再考慮是要按行執(zhí)行還是按列執(zhí)行，進行函數的選擇。

到此這篇關于 Python函數中apply、map、applymap的區(qū)別 的文章就介紹到這了,更多相關 Python中的apply、map、applymap內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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