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Python中的map()、apply()、applymap()的區(qū)別小結(jié)_python_腳本之家
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),本文就來介紹一下這三種方法的區(qū)別,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下 + 目錄 1、實(shí)驗(yàn)背景 Pandas庫被廣泛用于數(shù)據(jù)處理和分析。map()、apply()和applymap()方法是P
www.dbjr.com.cn/python/302806s...htm 2025-6-10
詳解Pandas的三大利器(map,apply,applymap)_python_腳本之家
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(gè)模擬的數(shù)據(jù)來說明3個(gè)函數(shù)的使用,在這個(gè)例子中學(xué)會(huì)了如何生成各種模擬數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import pandas as pd import numpy as np...
www.dbjr.com.cn/article/2388...htm 2025-5-27
淺談Pandas中map, applymap and apply的區(qū)別_python_腳本之家
dtype: float64 但是因?yàn)榇蠖鄶?shù)的列表統(tǒng)計(jì)方程 (比如 sum 和 mean)是DataFrame的函數(shù),所以apply很多時(shí)候不是必須的 2.applymap() 如果想讓方程作用于DataFrame中的每一個(gè)元素,可以使用applymap().用法如下所示 1 2 3 4 5 6 7 8 In [120]: format = lambda x: '%.2f' % x In [121]: frame.apply...
www.dbjr.com.cn/article/1380...htm 2025-6-1
pandas中遍歷dataframe的每一個(gè)元素的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
假如有一個(gè)需求場(chǎng)景需要遍歷一個(gè)csv或excel中的每一個(gè)元素,判斷這個(gè)元素是否含有某個(gè)關(guān)鍵字 那么可以用python的pandas庫來實(shí)現(xiàn)。 方法一: pandas的dataframe有一個(gè)很好用的函數(shù)applymap,它可以把某個(gè)函數(shù)應(yīng)用到dataframe的每一個(gè)元素上,而且比常規(guī)的for循環(huán)去遍歷每個(gè)元素要快很多。如下是相關(guān)代碼: 1 2 3 4 5 6...
www.dbjr.com.cn/article/1726...htm 2025-6-9
python Pandas高級(jí)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(duì)DataFrame的每個(gè)元素求平方 通過上述內(nèi)容,我們對(duì)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(jí)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)python...
www.dbjr.com.cn/python/291762r...htm 2025-6-5
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(gè)元素 map:作用于series中的每一個(gè)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(qǐng)搜索腳本之家...
www.dbjr.com.cn/python/2920752...htm 2025-6-9
把pandas轉(zhuǎn)換int型為str型的方法_python_腳本之家
# data['n'] = data['n'].apply(str) data=data.applymap(str) print(data.info()) 下面是修改前、后的數(shù)據(jù)類型的改變: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Data columns (total2columns): m5non-null int64#int64 n5non-null int64 dtypes: int64(2) ...
www.dbjr.com.cn/article/1556...htm 2025-6-9
Python中的lambda和apply用法及說明_python_腳本之家
1 map( lambda x : x + 1, [1, 2, 3] ) 會(huì)不會(huì)覺得現(xiàn)在很一目了然了?尤其是類比 1 2 3 4 a = [1, 2, 3] r = [] for each in a: r.append(each+1) 2 Apply Python中apply函數(shù)的格式為:apply(func,*args,**kwargs) 當(dāng)然,func可以是匿名函數(shù)。 用途:當(dāng)一個(gè)函數(shù)的參數(shù)存在于一個(gè)元...
www.dbjr.com.cn/article/2706...htm 2025-5-31
pandas to_excel 添加顏色操作_python_腳本之家
quantity_year.style.applymap(lambdav :'background-color: %s'%'#FFCCFF'ifv>quantity_year.mean().mean() else'background-color: %s'%'') 當(dāng)然也可以自己def 更復(fù)雜的功能,都是大同小異。當(dāng)然還有highlight_max(‘color'),highlight_min(‘color')這種高亮最小最大值,也有hide_index()這種隱藏索引的...
www.dbjr.com.cn/article/1907...htm 2025-5-27