那么应用 apply 到一个 DataFrame 的每个 Series，自然存在一个问题是应用到行还是列的问题，所以一个 DataFrame 调用 apply 函数时需要指定一个 axis 参数，其中 axis=0 对应行方向的处理，即对每列应用 apply 接收函数；axis=1 对应列方向处理，即对每行应用接收函数。默认为 axis=0。这里仍然举两个小例子：...
apply方法除了可以用在一整个DataFrame上之外,我们也可以让它应用在某一行或者是某一列或者是某一个部分上,应用的方法都是一样的。比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 另外,apply中函数的作用域并不只局限在元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。比如我们想要计算出...
map()方法只能应用于Series对象,不能直接在整个DataFrame上应用。 通常用于对Series的每个元素进行逐个处理。 apply()方法: 适用于DataFrame对象,可以在整个DataFrame或DataFrame的每一行/列上应用函数。 apply()方法是DataFrame对象的方法,可以在整个DataFrame或DataFrame的行/列上应用函数。 apply()方法可以在整个DataFrame...
一个DataFrame对象调用apply时,数据处理函数作用于该DataFrame的每一行或者每一列上,即作用对象是一个Series,实现从一个DataFrame转换到一个Series上; 一个DataFrame对象经过groupby分组后调用apply时,数据处理函数作用于groupby后的每个子dataframe上,即作用对象还是一个DataFrame(行是每个分组对应的行;列字段少了groupby的...
DataFrame.applymap函数。pandas.DataFrame.applymap 方法用于将一个函数应用到 DataFrame 中的每一个元素上。与 apply 方法不同,applymap 是逐元素的操作,而 apply 则是对 - CJavaPY编程之路于20240629发布在抖音,已经收获了2个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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),"B":np.random.randn(5),"C":np.random.randn(5),"D":np.random....
DataFrame.applymap(func, na_action=None, **kwargs) -> DataFrame applymap与map非常相似,并且是使用apply内部实现的。applymap就像map一样,但是是在DataFrame上以elementwise的方式工作,但由于它是由apply内部实现的,所以它不能接受字典或Series作为输入——只允许使用函数。
KEY3,applymap 对于df中每个值进行函数计算 data={'A':range(4),'B':['New York','Los Angeles','Chicago','pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame(data)#对于字符串小写,否则返回原值deflower_all_string(x):ifisinstance(x,str):returnx.lower()else:returnx ...
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。
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),"B":np.random.randn(5),"C":np.random.randn(5),"D":np....