（3）Series的apply可以输入函数之外的额外参数，map不行。（简单点说apply可以实现更复杂的数据处理）（...
apply是一种让函数作用于列或者行操作；applymap是一种让函数作用于DataFrame每一个元素的操作； m...
在 Python 的 Pandas 库中，apply,map, 和applymap是三个常用于数据转换的函数，它们各自有不同的用途...
applymap和apply仅接受可调用函数对象 第三大区别:行为 map是对Series按元素操作的 applymap是对DataFrames按元素操作的 apply也可以逐元素运行,但适用于更复杂的操作和聚合。行为和返回值取决于函数。 第四大区别(最重要的区别):用例 map用于将值从一个域映射到另一个域,因此针对性能进行了优化(例如df['A'].m...
第三大区别:行为 map是对Series按元素操作的 applymap是对DataFrames按元素操作的 apply也可以逐元素运行,但适用于更复杂的操作和聚合。行为和返回值取决于函数。 第四大区别(最重要的区别):用例 map用于将值从一个域映射到另一个域,因此针对性能进行了优化(例如df['A'].map({1:'a', 2:'b', 3:'c'}...
map 在系列上按元素工作 直接来自 Wes McKinney 的 Python for Data Analysis 书,pg。 132(我极力推荐这本书): 另一个频繁的操作是将一维数组上的函数应用于每一列或每一行。 DataFrame 的 apply 方法正是这样做的: In [116]: frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=...
1、apply()和applymap()是DataFrame数据类型的函数 2、map()是Series数据类型的函数。3、apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据，4、applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。5、map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。
Map,Apply与ApplyMap 以下面的房产数据为例,我们看下Map,Apply与ApplyMap的不同Map是将函数套用到Series上的每个元素Apply是将函数套用到DataFrame的行与列ApplyMap是将函数套用到DataFrame的每个元素 Pandas基础(DataFrame+Series) map()是一个Series的函数,DataFrame结构中没有map()。map()将一个自定义函数应用于Ser...
In [122]: frame['e'].map(format)Out[122]:Utah1.28 Ohio-1.55 Texas0.20 Oregon-0.31 Name: e, dtype: object 总的来说就是apply()是一种让函数作用于列或者行操作，applymap()是一种让函数作用于DataFrame每一个元素的操作，而map是一种让函数作用于Series每一个元素的操作 ...