假设现在需要对data中的数值列分别进行取对数和求和的操作,这时可以用apply进行相应的操作,因为是对列进行操作,所以需要指定axis=0,使用下面的两行代码可以很轻松地解决我们的问题。 #沿着0轴求和data[["height","weight","age"]].apply(np.sum, axis=0) #沿着0轴取对数data[["height","weight","age"...
apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据,我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。 譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中(当调用DataFrame.apply()时,apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据,而...
applymap()函数处理的对象是DataFrame,并非Series,它没有前面两个函数用得多,但在某些情况也很有用。 DataFrame.applymap(func) 参数: func:函数;要调用的Python函数,输入输出都为单个值 返回DataFrame 下面是简单的案例: importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame({"A":np.random.randn(3),"B":np.ran...
>>>df.apply(lambdax:(x-x.mean())/x.std())AB0-1.0-1.010.00.021.01.0 applymap/map 对DataFrame对象每一行每一列逐元素操作。比如所有df所有数据保留两位小数: df.applymap(lambdax:round(x,2)) 注意:pandas 2.1.4会在调用applymap时发出警告,提示该方法已过时,建议使用map: df.map(lambdax:round(x...
Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试 apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题,但在处理大量数据时,由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择,但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。
map()还有一个参数na_action,类似R中的na.action,取值为'None'或'ingore',用于控制遇到缺失值的处理方式,设置为'ingore'时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。 2.2 apply() apply()堪称pandas中最好用的方法,其使用方式跟map()很像,主要传入的主要参数都是接受输入返回输出,但相较于map()针对单列Series进行...
map : 只用于Series,实现每个值的处理apply : 用于Series实现每个值的处理、也可用于DataFrame实现某个轴(横、纵)的Series的处理applymap : 只用于DataFrame,用于处理dataframe的每个元素, 视频播放量 3541、弹幕量 34、点赞数 77、投硬币枚数 36、收藏人数 105、转发人
在这个时候,很容易想到的是for循环。用for循环是一种很简单、直接的方式,但是运行效率很低。本文中介绍了pandas中的三大利器:map、apply、applymap来解决上述同样的需求。 map apply applymap —01— 模拟数据 通过一个模拟的数据来说明3个函数的使用,在这个例子中学会了如何生成各种模拟数据。数据如下: ...
apply方法除了可以用在一整个DataFrame上之外,我们也可以让它应用在某一行或者是某一列或者是某一个部分上,应用的方法都是一样的。比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 另外,apply中函数的作用域并不只局限在元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。比如我们想要计算出...
pandas:使用函数批量处理数据(map、apply、applymap) 前言 在我们对DataFrame对象进行处理时候,下意识的会想到对DataFrame进行遍历,然后将处理后的值再填入DataFrame中,这样做比较繁琐,且处理大量数据时耗时较长。Pandas内置了一个可以对DataFrame批量进行函数处理的工具:map、apply和applymap。