詳解Pandas的三大利器(map,apply,applymap)

更新時間：2022年02月25日 11:43:20 作者：Python學習與數(shù)據(jù)挖掘

這篇文章主要為大家介紹了pandas中的三大利器： map、apply、applymap，他們經(jīng)常在進行數(shù)據(jù)處理的時候用到，需要的可以參考一下

實際工作中，我們在利用 pandas進行數(shù)據(jù)處理的時候，經(jīng)常會對數(shù)據(jù)框中的單行、多行（列也適用）甚至是整個數(shù)據(jù)進行某種相同方式的處理，比如將數(shù)據(jù)中的 sex字段將男替換成1，女替換成0。

在這個時候，很容易想到的是 for循環(huán)。用 for循環(huán)是一種很簡單、直接的方式，但是運行效率很低。本文中介紹了 pandas中的三大利器： map、apply、applymap 來解決上述同樣的需求。

map
apply
applymap

模擬數(shù)據(jù)

通過一個模擬的數(shù)據(jù)來說明3個函數(shù)的使用，在這個例子中學會了如何生成各種模擬數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)如下：

import pandas as pd
import numpy as np

boolean = [True, False]
gender = ["男","女"]
color = ["white","black","red"]

# 好好學習如何生成模擬數(shù)據(jù)：非常棒的例子
# 學會使用random模塊中的randint方法

df = pd.DataFrame({"height":np.random.randint(160,190,100),
                     "weight":np.random.randint(60,90,100),
                     "smoker":[boolean[x] for x in np.random.randint(0,2,100)],
                     "gender":[gender[x] for x in np.random.randint(0,2,100)],
                     "age":np.random.randint(20,60,100),
                     "color":[color[x] for x in np.random.randint(0,len(color),100)]
                    })
df.head()

1、map

demo

map() 會根據(jù)提供的函數(shù)對指定序列做映射。

第一個參數(shù) function 以參數(shù)序列中的每一個元素調(diào)用 function 函數(shù)，返回包含每次 function 函數(shù)返回值的新列表。

map(function, iterable)

實際數(shù)據(jù)

將gender中男變成1，女變成0

# 方式1：通過字典映射實現(xiàn)
dic = {"男":1, "女":0}  # 通過字典映射
df1 = df.copy()   # 副本，不破壞原來的數(shù)據(jù)df
df1["gender"] = df1["gender"].map(dic)
df1

# 方式2：通過函數(shù)實現(xiàn)
def map_gender(x):
    gender = 1 if x == "男" else 0
    return gender

df2 = df.copy()
# 將df["gender"]這個S型數(shù)據(jù)中的每個數(shù)值傳進去
df2["gender"] = df2["gender"].map(map_gender)
df2

2、apply

apply方法的作用原理和 map方法類似，區(qū)別在于 apply能夠傳入功能更為復雜的函數(shù)，可以說 apply是 map的高級版

pandas 的 apply() 函數(shù)可以作用于 Series 或者整個 DataFrame，功能也是自動遍歷整個 Series 或者 DataFrame, 對每一個元素運行指定的函數(shù)。

在 DataFrame對象的大多數(shù)方法中，都會有 axis這個參數(shù)，它控制了你指定的操作是沿著0軸還是1軸進行。 axis=0代表操作對列columns進行， axis=1代表操作對行row進行

demo

上面的數(shù)據(jù)中將age字段的值都減去3，即加上-3

def apply_age(x,bias):
? ? return x + bias

df4 = df.copy()
# df4["age"]當做第一個值傳給apply_age函數(shù)，args是第二個參數(shù)
df4["age"] = df4["age"].apply(apply_age,args=(-3,))

計算BMI指數(shù)

# 實現(xiàn)計算BMI指數(shù)：體重/身高的平方(kg/m^2)
def BMI(x):
    weight = x["weight"]
    height = x["height"] / 100
    BMI = weight / (height **2)

    return BMI

df5 = df.copy()
df5["BMI"] = df5.apply(BMI,axis=1)  # df5現(xiàn)在就相當于BMI函數(shù)中的參數(shù)x；axis=1表示在列上操作
df5

DataFrame型數(shù)據(jù)的 apply操作總結(jié)：

當 axis=0時，對每列columns執(zhí)行指定函數(shù)；當 axis=1時，對每行row執(zhí)行指定函數(shù)。
無論 axis=0還是 axis=1，其傳入指定函數(shù)的默認形式均為 Series，可以通過設(shè)置 raw=True傳入 numpy數(shù)組。
對每個Series執(zhí)行結(jié)果后，會將結(jié)果整合在一起返回（若想有返回值，定義函數(shù)時需要 return相應的值）