实际上是可以输入字典的，只不过功能和map不同。Series的apply是不能直接输入字典做关系映射，不是不能...
# apply没有这种功能!>>>df['姓名'].map({'alan':'女','black':'男','cici':'女','david':'男','eric':'男'})Out[12]:0女1男2女3男4男Name:姓名,dtype:object 通过上面的小例子讲解,我们可以得出以下结论: (1)map、apply在用于Series时,对每一个值进行处理,两者并没有什么区别。(是否受数...
2.3 applymap() 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...
可以看到,applymap不支持在series上面进行操作。 map: 应用于series的元素维度。不能作用于dataframe。对比apply运行速度较快。编辑于 2024-04-10 15:29・IP 属地中国香港 Python Pandas(Python) 赞同6添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
pandas中的map、applymap、apply的区别 map:针对单个series进行操作,用于对某一列进行操作,如某一列转化为数字。 df['close']=df['close'].map(pandas.to_numeric) apply:针对多个series进行操作,用于对多列进行操作,如两列相加变成第三列 df['close']=df[['open','high']].map(sum)...
apply 同时Series对象还有apply方法，apply方法的作用原理和map方法类似，区别在于apply能够传入功能更为复杂的函数。怎么理解呢？一起看看下面的例子。假设在数据统计的过程中，年龄age列有较大误差，需要对其进行调整（加上或减去一个值），由于这个加上或减去的值未知，故在定义函数时，需要加多一个参数bias，此时用...
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 3343、弹幕量 34、点赞数 76、投硬币枚数 34、收藏人数 104、转发人
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; 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 import pandas as pd ...
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； ...