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...
(1)DataFrame没有map函数。(2)DataFrame的apply是对行或列执行指定函数的操作,有axis参数。当axis=1时,对每行执行指定函数。当axis=0时,对每列执行指定函数。(3)DataFrame的applymap对每个单元格执行指定函数的操作,没有axis参数。 Series中的map和apply Series中的map 数据处理过程中往往需要把字符串映射成数值,...
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...
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...
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....
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。 我们一个学生分数为例 df_english=pd.DataFrame( { "student": ["John", "James", "Jennifer"], "gender": ["male", "male", "female"], "score": [20, 30, 30], ...
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。
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。
从名字上可以看出，这好像是个 apply 函数与 map 函数的混合体，实际上也确实有这方面的味道：即 applymap 综合了 apply 可以应用到 DataFrame 和 map 仅能应用到元素级进行变换的双重特性，所以 applymap 是将接收函数应用于 DataFrame 的每个元素，以实现相应的变换。从某种角度来讲，这种变换得以实施的前提是该...