pandas 的DataFrame的map, apply, applymap函数的应用 1 背景 在日常的数据处理中,经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作,对应这些操作,Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。这篇文章就以案例附带图解的方式,为大家详细介绍一下这三个方法的实现原理
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...
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: data.gender.apply(lambdax:...
进阶操作包含但不限于以下内容:map、apply、applymap,排序sort_index、sort_values,分组groupby,分组排序,关联merge,拼接concat,查找重复项duplicated,分箱cut,行转列melt。本章先讲讲map、apply、applymap,剩下的内容我会慢慢补充,喜欢的朋友们可以点个关注。 map、apply、applymap绝对是Pandas中最核心最常用的操作了...
在日常的数据处理中,经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作,对应这些操作,Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。这篇文章就以案例附带图解的方式,为大家详细介绍一下这三个方法的实现原理,相信读完本文后,不论是小白还是Pandas的进阶学习者,都会对这三个方法有更深入的理解...
apply()与applymap()函数 我们在Python基础知识部分讲过一个Python的高级特性map()函数,map()函数是对一个序列中的所有元素执行相同的函数操作。 在DataFrame中与map()函数类似的函数有两个,一个是apply()函数,另一个是applymap()函数。函数apply()和applymap()都需要与匿名函数lambda结合使用。 apply()函数主要...
apply:用于Series实现每个值的处理,此时和map作用类似;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; 构建数据如下: import pandas as pd import numpy as np gender=["man","woman"] color=["white","black","yellow",""] df=pd.DataFrame({ "height":...
本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。 二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作,数据列的长度没有发生改变,因此本章节中不涉及groupby()。
apply、map和applymap常用于实现Pandas中的数据变换,通过接收一个函数实现特定的变换规则; apply功能最为强大,可应用于Series、DataFrame以及DataFrame分组后的group DataFrame,分别实现元素级、Series级以及DataFrame级别的数据变换; map仅可作用于Series实现元素级的变换,既可以接收一个字典完成变化也可接收特定的函数,而且...
map仅在Series(系列)上定义 applymap仅在DataFrame上定义 apply在Series和DataFrame两者上均有定义 第二个主要区别:输入参数 map接受dict,Series或可调用的函数对象 applymap和apply仅接受可调用函数对象 第三大区别:行为 map是对Series按元素操作的 applymap是对DataFrames按元素操作的 ...