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Python中的map()、apply()、applymap()的區(qū)別小結(jié)_python_腳本之家
Pandas庫被廣泛用于數(shù)據(jù)處理和分析。map()、apply()和applymap()方法是Python中常用的轉(zhuǎn)換方法,輸出的結(jié)果及類型完全取決于作為給定方法的參數(shù)的函數(shù) 在日常數(shù)據(jù)處理過程中,會經(jīng)常遇到這樣的情況,對一個DataFrame進(jìn)行逐行/逐列、多行/多列或逐元素的操作,很多同學(xué)可能知道需要用到map()、apply()或者
www.dbjr.com.cn/python/302806s...htm 2025-6-6
淺談Pandas中map, applymap and apply的區(qū)別_python_腳本之家
map()只要是作用將函數(shù)作用于一個Series的每一個元素,用法如下所示 1 2 3 4 5 6 7 In [122]: frame['e'].map(format) Out[122]: Utah 1.28 Ohio -1.55 Texas 0.20 Oregon -0.31 Name: e, dtype: object 總的來說就是apply()是一種讓函數(shù)作用于列或者行操作,applymap()是一種讓函數(shù)作用于DataF...
www.dbjr.com.cn/article/1380...htm 2025-6-1
python Pandas高級功能之?dāng)?shù)據(jù)透視表和字符串操作_python_腳本之家
}) # 使用applymap()函數(shù) print(df.applymap(lambdax: x**2))# 對DataFrame的每個元素求平方 通過上述內(nèi)容,我們對Pandas庫中的字符串操作和數(shù)據(jù)透視表有了更深入的了解,希望這能在你的數(shù)據(jù)處理和分析工作中起到幫助。 到此這篇關(guān)于python Pandas高級功能之?dāng)?shù)據(jù)透視表和字符串操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)p...
www.dbjr.com.cn/python/291762r...htm 2025-6-5
pandas中遍歷dataframe的每一個元素的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
那么可以用python的pandas庫來實(shí)現(xiàn)。 方法一: pandas的dataframe有一個很好用的函數(shù)applymap,它可以把某個函數(shù)應(yīng)用到dataframe的每一個元素上,而且比常規(guī)的for循環(huán)去遍歷每個元素要快很多。如下是相關(guān)代碼: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
www.dbjr.com.cn/article/1726...htm 2025-5-14
Python中內(nèi)建函數(shù)的簡單用法說明_python_腳本之家
printmap(power,range(1,5)) defpower2(x,y): returnx**y printmap(power2,range(1,5),range(5,1,-1)) printrange(1,5) printrange(5,1,-1) PS:常用內(nèi)置模塊函數(shù): abs(x) 返回x的絕對值 apply(func[,args[,kwargs]]) 把函數(shù)的參數(shù)放置在序列中傳入函數(shù) ...
www.dbjr.com.cn/article/836...htm 2025-5-14
把pandas轉(zhuǎn)換int型為str型的方法_python_腳本之家
我試了一下,果真能解決,但是apply還是有點(diǎn)麻煩,需要一列一列的修改,這時我又想到了applymap函數(shù):應(yīng)用于整個文件。完美! 舉個簡單的例子: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 importpandas as pd importnumpy as np data=pd.DataFrame({'m':[1,2,3,4,5],'n':[6,7,8,9,0]}) ...
www.dbjr.com.cn/article/1556...htm 2025-5-14
Python+pandas數(shù)據(jù)分析實(shí)踐總結(jié)_python_腳本之家
applymap:作用于dataframe的每一個元素 map:作用于series中的每一個元素,在df結(jié)構(gòu)中無法使用map函數(shù) 詳情:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.map.html?highlight=map 到此這篇關(guān)于Python+pandas數(shù)據(jù)分析實(shí)踐總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python數(shù)據(jù)分析內(nèi)容請搜索腳本之家...
www.dbjr.com.cn/python/2920752...htm 2025-5-31