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...
df.applymap(lambda x: round(x,2)) 注意:pandas 2.1.4会在调用 applymap 时发出警告,提示该方法已过时,建议使用 map: df.map(lambda x: round(x,2)) 不过与下面介绍的 Series 对象的map不一样,DataFrame 的map 只接受函数,不接受字典。 2 Series对象 apply vs map 两者接受函数为参数时,用法一样。
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...
Pandas库被广泛用于数据处理和分析。map(), applymap(), and apply() 方法是Python中Pandas库的方法。输出的类型完全取决于作为给定方法的参数的函数的类型。什么是Pandas的apply()方法?apply()方法可以应用于系列和Dataframes,根据提供的函数类型,一个函数可以应用于系列和单个元素。
译文:之所以使用applymap作为名称,是因为Series具有用于应用逐元素函数的map方法: In[122]:frame['e'].map(format)Out[122]:Utah1.28Ohio-1.55Texas0.20Oregon-0.31Name:e,dtype:object 总结起来,apply在DataFrame的行/列上执行,applymap在DataFrame的元素上执行,map在系列数据(Series)上按元素执行。
pandas作为数据处理与分析的利器,它的江湖地位非同小可。在我们数据处理与分析过程中,有时候需要对某一列的每一个值都进行处理,这时候推荐大家使用apply或者map。
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list("ABC"),index=[1,2,3,4]) #apply函数对DataFrame和Series
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 3631、弹幕量 35、点赞数 79、投硬币枚数 36、收藏人数 105、转发人
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。
(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。