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进行处理,一条apply()语句可以对单列或多列进行运算,覆盖非常多的使用场景。 下面我们来分别介绍: 单列数据 这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数: 代码语言:javascript 代码运...
Pandas中map、applymap和apply方法差异 apply: 应用于dataframe的行或者列:在数据分析中,常常需要将某个函数应用于行或者列的一维数组,这时候可以使用appy函数。其中参数dim默认值为0,这时候将函数作用于列,如果想要将函数作用于行,可以设置dim = 1. apply函数应用于某一列运行速度比较慢,建议能用map函数用map函数...
df.applymap(lambda x: 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(lambda x: round(x,2)) 不过与下面介绍的 Series 对象的map不一样,DataFrame 的map 只接受函数,不接受字典。 2 Series对象 apply vs map 两者接受函数为参数时,用法一样。
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'})) applymap适用于跨多个行/列的元素转换(例...
python之Pandas中map,applymap和apply的区别 map()map()是Series对象的一个函数,DataFrame中没有map(),map()的功能是将一个自定义函数作用于Series对象的每个元素。apply()apply只是整个dataframe上任意一列或多列,或者一行或多行, 即可在任意轴操作。 在一列使用apply时,跟map效果一样。 多列时只能用apply。app...
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 3631、弹幕量 35、点赞数 79、投硬币枚数 36、收藏人数 105、转发人
(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。(是否受数据量影响可以自行验证) (2)apply不仅可以用于Series,还可以用于DataFrame;而map只能用于Series。 (3)一般情况下,apply应用更广泛,尤其是自定义函数带多个参数时,建议使用apply。
(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。(是否受数据量影响可以自行验证) (2)apply不仅可以用于Series,还可以用于DataFrame;而map只能用于Series。 (3)一般情况下,apply应用更广泛,尤其是自定义函数带多个参数时,建议使用apply。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
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...
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list("ABC"),index=[1,2,3,4]) #apply函数对DataFrame和Series