applymap()是与map()方法相对应的专属于DataFrame对象的方法,类似map()方法传入函数、字典等,传入对应的输出结果,不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素,因此其返回结果的形状与原数据框一致,譬如下面的简单示例,我们把婴儿姓名数据中所有的字符型数据消息小写化处理,对其他类型则原样...
从名字上可以看出，这好像是个 apply 函数与 map 函数的混合体，实际上也确实有这方面的味道：即 applymap 综合了 apply 可以应用到 DataFrame 和 map 仅能应用到元素级进行变换的双重特性，所以 applymap 是将接收函数应用于 DataFrame 的每个元素，以实现相应的变换。从某种角度来讲，这种变换得以实施的前提是该...
进阶操作包含但不限于以下内容:map、apply、applymap,排序sort_index、sort_values,分组groupby,分组排序,关联merge,拼接concat,查找重复项duplicated,分箱cut,行转列melt。本章先讲讲map、apply、applymap,剩下的内容我会慢慢补充,喜欢的朋友们可以点个关注。 map、apply、applymap绝对是Pandas中最核心最常用的操作了...
当然，DataFrame的apply和Series的apply一样，也能接收更复杂的函数，如传入参数等，实现原理是一样的，具体用法详见官方文档。applymap applymap的用法比较简单，会对DataFrame中的每个单元格执行指定函数的操作，虽然用途不如apply广泛，但在某些场合下还是比较有用的，如下面这个例子。为了演示的方便，新生成一个...
2. applymap applymap的用法比较简单,会对DataFrame中的每个单元格执行指定函数的操作,虽然用途不如apply广泛,但在某些场合下还是比较有用的,如下面这个例子。 为了演示的方便,新生成一个DataFrame df = pd.DataFrame( { "A":np.random.randn(5),
KEY1:apply 可以单列,可以多列 func:要应用的函数 axis:默认为0,表示沿着索引(操作列),如果为1,则沿着列(操作行) raw:布尔值,默认为False,...
但与此同时,map相较于apply又在另一个方面具有独特应用,即对于索引列这种特殊的Series只能应用map,而无法应用apply。 2.applymap。从名字上可以看出,这好像是个apply函数与map函数的混合体,实际上也确实有这方面的味道:即applymap综合了apply可以应用到DataFrame和map仅能应用到元素级进行变换的双重特性,所以applymap...
一、数据转换函数map、apply、applymap 数据转换函数对比:map、apply、applymap: map:只用于Series,实现每个值->值的映射; apply:用于Series实现每个值的处理,用于Dataframe实现某个轴的Series的处理; applymap:只能用于DataFrame,用于处理该DataFrame的每个元素; ...
当然,DataFrame的apply和Series的apply一样,也能接收更复杂的函数,如传入参数等,实现原理是一样的,具体用法详见官方文档。 2. applymap applymap的用法比较简单,会对DataFrame中的每个单元格执行指定函数的操作,虽然用途不如apply广泛,但在某些场合下还是比较有用的,如下面这个例子。 为了演示的方便,新生成一个DataFra...
18 Pandas的数据转换函数map、apply、applymap 数据转换函数对比:map、apply、applymap: map:只用于Series,实现每个值->值的映射; apply:用于Series实现每个值的处理,用于Dataframe实现某个轴的Series的处理; applymap:只能用于DataFrame,用于处理该DataFrame的每个元素; ...