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 代码运行...
这里我们向map()中传入lambda函数来实现所需功能: #因为已经知道数据gender列性别中只有F和M所以编写如下lambda函数 data.gender.map(lambda x:'女性' if x == 'F' else '男性') 0 女性 1 男性 2 女性 3 女性 4 男性 5 女性 6 男性 7 男性 8 女性 9 女性 #年龄的平方 data.age.map(lambda x: ...
map(function) 其中,function是一个可调用的对象,可以是Python内置函数、自定义函数等。map函数将function应用于DataFrame或Series的每个元素,并返回一个新的DataFrame或Series。例如,假设我们有一个包含数字的Series,我们想要将每个数字乘以2,可以使用map函数和Python内置的lambda函数来实现: import pandas as pd data = ...
lambda函数可以赋值给一个变量,通过这个变量间接调用该lambda函数计算一个数据的公式计算,例如 sqr=lambda x:x**2 执行sqr(10) 输出结果为100 如果我们想要使用两个或两个以上的变量我们可以在lambda 后面跟随x,y...n 例如:add = lambda x, y: x+y 这时我们如果执行add(1, 2),其输出结果就为 3。 sqr=...
首先,让我们详细了解一下map方法和lambda函数。Pandas的map方法允许我们根据提供的映射关系或函数,对Series中的数据进行转换。而lambda函数,作为一种匿名函数,使得我们可以简洁地定义转换规则,而无需编写完整的函数定义。 使用map方法和lambda函数进行数据转换时,我们需指定一个映射关系或函数作为参数(...
它根据作为map()方法参数传递的字典中指定的值,替换my_series中的元素。 我们还可以通过map()方法使用函数来改变 Pandas 系列的值。 importpandasaspdmy_series=pd.Series([85,87,90,89], index=["1","2","3","4"])altered_series=my_series.map(lambdax:str(x)+".00")print("Initial Series:")pri...
这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数: data.gender.apply(lambdax:'女性'ifxis'F'else'男性') 可以看到这里实现了跟map()一样的功能。 ● 输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据,我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况,譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数...
现在想将DataFrame中所有的值保留两位小数显示,使用applymap可以很快达到你想要的目的,代码和图解如下: df.applymap(lambdax:"%.2f"% x) 相关文章: 转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/100064394 喜欢这篇文章, 觉得有收获?欢迎打赏~~ 想要内推字节的同学也可以联系我,或者直接使用以下链接进行投递: ...
apply(lambda x: GENDER_ENCODING.get(x, np.nan) ) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 性能对比 在对包含一百万条记录的gender序列进行编码的简单测试中,map比apply快10倍。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 random_gender_series = pd.Series([ random.choice(["male", "female"...
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: ...