Python函數(shù)中apply、map、applymap的區(qū)別
更新時間：2021年11月26日 12:42:29 作者：小小程序員ol
這篇文章主要介紹了 Python函數(shù)中apply、map、applymap的區(qū)別 ，文章圍繞 Python函數(shù)中apply、map、applymap的相關(guān)資料展開詳細(xì)內(nèi)容,需要的朋友可以參考一下
一、總結(jié)
apply—— 應(yīng)用在dataFrame上，用于對row或者column進(jìn)行計算applymap—— 應(yīng)用在dataFrame上，元素級別的操作map——python系統(tǒng)自帶函數(shù)，應(yīng)用在series上， 元素級別的操作
二、實操對比
構(gòu)建測試數(shù)據(jù)框：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4, 3)),
columns=list('abc'),
index=range(4))
df
'''
a b c
0 5 4 8
1 7 5 2
2 1 2 2
3 1 6 2
'''
apply 作用在 dataframe 上的一行或者一列上
#Python學(xué)習(xí)交流群：531509025 # 默認(rèn)按列操作 axis=0 # 求每列的最大值、最小值之差 df.apply(lambda x: x.max() - x.min()) # axis=0 # 求每行的最大值、最小值之差 df.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)
applymap 作用在 dataframe 的每一個元素上
# 偶數(shù)放大10倍 df.applymap(lambda x: x*10 if x%2 == 0 else x)
map 函數(shù)作用在 series 上的每一個元素
# 單獨的序列 df['b'].map(lambda x: 1 if x%2 == 0 else 0)
總的來說，要對數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用函數(shù)操作時，考慮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 DataFrame 還是 Series ，再考慮是要按行執(zhí)行還是按列執(zhí)行，進(jìn)行函數(shù)的選擇。
到此這篇關(guān)于 Python函數(shù)中apply、map、applymap的區(qū)別 的文章就介紹到這了,更多相關(guān) Python中的apply、map、applymap內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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