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...
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...
set_index('行业门类名称')['行业门类代码'] # 然后使用 map() 函数根据字典进行映射(直接在原字段上修改) data['行业门类'] = data['行业门类'].map(Industry_category) # 直接将与函数调用方对应的映射字典传入 map() 函数即可 # 查看映射后的数据 data 以上就是 Pandas 中用于字段值映射的 map() ...
apply：用于Series实现每个值的处理，此时和map作用类似；用于Dataframe实现某个轴的Series的处理；applymap...
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...
apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题,但在处理大量数据时,由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择,但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中,我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 我们一个学...
在日常的数据处理中,经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作,对应这些操作,Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。 一,apply apply是指沿着DataFrame的轴(axis)调用一个函数: DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs) ...
ignore_index=True ) map Series.map(arg, na_action=None) -> Series map方法适用于Series,它基于传递给函数的参数将每个值进行映射。arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时,arg将不会应用于NaN值。
ignore_index=True ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. map Series.map(arg, na_action=None) -> Series 1. map方法适用于Series,它基于传递给函数的参数将每个值进行映射。arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一...
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=['Ut...