Python函數(shù)中apply、map、applymap的區(qū)別
一、總結(jié)
apply
—— 應(yīng)用在dataFrame
上,用于對(duì)row
或者column
進(jìn)行計(jì)算applymap
—— 應(yīng)用在dataFrame
上,元素級(jí)別的操作map
——python
系統(tǒng)自帶函數(shù),應(yīng)用在series
上, 元素級(jí)別的操作
二、實(shí)操對(duì)比
構(gòu)建測(cè)試數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)交流群:531509025 # 默認(rèn)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(gè)元素上
# 偶數(shù)放大10倍 df.applymap(lambda x: x*10 if x%2 == 0 else x)
map
函數(shù)作用在 series
上的每一個(gè)元素
# 單獨(dú)的序列 df['b'].map(lambda x: 1 if x%2 == 0 else 0)
總的來(lái)說(shuō),要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用函數(shù)操作時(shí),考慮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 DataFrame
還是 Series
,再考慮是要按行執(zhí)行還是按列執(zhí)行,進(jìn)行函數(shù)的選擇。
到此這篇關(guān)于 Python
函數(shù)中apply
、map
、applymap
的區(qū)別 的文章就介紹到這了,更多相關(guān) Python中的apply、map、applymap內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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