apply函数可以将一个函数应用到DataFrame或Series的每个元素上,并将结果作为新的Series或DataFrame返回。与map函数不同的是,apply函数可以应用到整个DataFrame或Series上,而不仅仅是每个元素。例如,假设我们有一个DataFrame,我们想要将每个元素乘以2。我们可以先将这个操作定义为一个函数,然后使用apply函数将这个函数
需要注意的是,apply不仅可以用于Series,还可用于DataFrame,具体可以根据自己的业务需要,及数据处理规范来使用即可。 MAP 一、直接使用内置函数或者numpy函数 # 计算字符长度 >>>df['姓名'].map(len) Out[7]: 04 15 24 35 44 Name:姓名,dtype:int64 # 计算平方 >>>df['年龄'].map(np.square) Out[8]: ...
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。 关联阅读: Pandas中的宝藏函数-map Pandas中的宝藏函数-apply...
python使用pandas中的read_csv函数读取csv数据为dataframe、使用map函数和title函数将指定字符串数据列的字符串的首字符(首字母)转化为大写 #导入包和库 import pandas as pd import numpy as np # 不显示关于在切片副本上设置值的警告 pd.options.mode.chained_assignment = None # 一个 dataframe 最多显示...
python之Pandas中map,applymap和apply的区别 map()map()是Series对象的一个函数,DataFrame中没有map(),map()的功能是将一个自定义函数作用于Series对象的每个元素。apply()apply只是整个dataframe上任意一列或多列,或者一行或多行, 即可在任意轴操作。 在一列使用apply时,跟map效果一样。 多列时只能用apply。app...
理解Python中的pandas.map函数(1),pandas.map()用于映射具有一列相同的两个系列的值。对于映射两个系列,第一个系列的最后一列应该与第二个系列的索引列相同,值也应该是唯一的。句法:Series.map(arg,na_action
问题是您的列包含的值周围有空格（如' TV Action & Adventure'），因此您需要在Map之前 * 清除 * ...