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...
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) applymap:针对datafra...
(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 方法1:Series.map(dict) 方法2:Series.map(function) function的参数是Series的每个元素的值 注意:也可以通过函数来进行替换。 2 apply用于Series和DataFrame的转换 ...
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 ...