map、apply、applymap绝对是Pandas中最核心最常用的操作了,平时工作中常常需要这三个函数对Series和DataFrame进行数据处理,面试中也会经常被问到这个三个函数的用法,本章就详细讲讲这三个函数的用法以及区别。map、apply、applymap总结 对于Series来说:(1)Series的map可以直接输入字典做关系映射,apply不行。(2)Series...
当然，DataFrame的apply和Series的apply一样，也能接收更复杂的函数，如传入参数等，实现原理是一样的，具体用法详见官方文档。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DataFra...
apply()的使用方法与map()的使用方法类似,只是apply()除了传入Series参数外还可以多传入额外的参数。 Series.apply(func,convert_dtype = True,args = (),**kwds) 参数: func:函数名称 convert_dtype:bool类值, 默认为True;尝试自己寻找最适合的数据类型。如果为False则dtype=object。 args:元组;在Series之后...
pandas.Series.map()和pandas.Series.apply()都是 Pandas 库中的方法,用于对 Series 中的每个元素进行操作。但是,它们在使用和功能上有一些区别¹²⁴⁵: pandas.Series.map(): map()方法主要用于根据输入的对应关系映射序列的值¹⁵。 map()可以接受一个函数或字典作为参数¹⁵。如果参数是字典,那...
而在 Pandas 框架中，这两种含义都有所体现：对一个 Series 对象的每个元素实现字典映射或者函数变换，其中后者与 apply 应用于 Series 的用法完全一致，而前者则仅仅是简单将函数参数替换为字典变量即可。仍以替换性别一列为 0/1 数值为例，应用 map 函数的实现方式为：虽然 map 对于 Series 元素级的变换提供了...
在Python中提到map关键词,个人首先联想到的是两个场景:①一种数据结构,即字典或者叫映射,通过键值对的方式组织数据,在Python中叫dict;②Python的一个内置函数叫map,实现数据按照一定规则完成映射的过程。而在Pandas框架中,这两种含义都有所体现:对一个Series对象的每个元素实现字典映射或者函数变换,其中后者与apply应用...
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 Series.apply(function), 函数的参数是每个值 DataFrame.apply(function), 函数的参数是Series ...
一、pandas.Series.map()是什么? 把Series中的值进行逐一映射,带入进函数、字典或Series中得出的另一个值。 Series.map(arg, na_action=None) 参数: arg:函数、字典类数据、Series;映射对应关系 na_action{None, ‘ignore’}:默认为None;处理NaN变量,如果为None则不处理NaN对象,如果为‘ignore’则将NaN对象当...
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
当然,DataFrame的apply和Series的apply一样,也能接收更复杂的函数,如传入参数等,实现原理是一样的,具体用法详见官方文档。 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。