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
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...
pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数的作用。注意下面的代码,我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串,如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数,可能会遇到错误。 图3 我们仍然可以...
我们可以利用apply方法很容易地实现这一点,apply方法有些像是Python原生的map方法,可以对DataFrame当中的每一个元素做一个映射计算。我们只需要在apply方法当中传入我们想要应用在DataFrame上的方法即可,也就是说它接受的参数是一个函数,这是一个很典型的函数式编程的应用。 比如我们想要对DataFrame进行平方操作,我们也...
Pandas 的 applymap 可以对 DataFrame 逐元素调用函数,对于 Series 的各元素使用 map 函数。 开始前广告一下我的新书: 广告 深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析 京东 ¥99.00 去购买 作用 applymap 对数据框元素应用函数,此方法应用一个函数,该函数接受并向数据框的每个元素并返回标量。 它与apply...
pandas.DataFrame.applymap 方法是用于将一个函数应用到 DataFrame 中的每一个元素上的。与 apply 方法不同,applymap 是逐元素的操作,而 apply 则是对行或列进行操作。 处理字符串 📜 将每个元素转换为字符串并添加后缀:首先,我们创建一个示例 DataFrame:`...
1 map用于Series值的转换 实例:将股票代码英文转换成中文名字 Series.map(dict) or Series.map(function)均可 方法1:Series.map(dict) 方法2:Series.map(function) function的参数是Series的每个元素的值 注意:也可以通过函数来进行替换。 2 apply用于Series和DataFrame的转换 ...
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 3670、弹幕量 35、点赞数 80、投硬币枚数 36、收藏人数 105、转发人
定义与用法 applymap() 方法允许您将一个或多个函数应用于 DataFrame 对象。语法 dataframe.applymap(func, args, kwargs)参数 na_action 是一个 关键字 参数。参数值描述 func 必填。应用于 DataFrame 的函数。 na_action ignore 可选。是否忽略空值。默认设置是不忽略...