python pandas 中 apply，applymap 和map的区别

Question

如题所述

Answer 1

1.apply()

当想让方程作用在一维的向量上时，可以使用apply来完成，如下所示

In [116]: frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])
In [117]: frame
Out[117]:
bde
Utah -0.0296381.0815631.280300
Ohio0.6477470.831136 -1.549481
Texas 0.513416 -0.8844170.195343
Oregon -0.485454 -0.477388 -0.309548
In [118]: f = lambda x: x.max() - x.min()
In [119]: frame.apply(f)
Out[119]:
b1.133201
d1.965980
e2.829781
dtype: float64

但是因为大多数的列表统计方程 (比如 sum 和 mean)是DataFrame的函数，所以apply很多时候不是必须的

2.applymap()

如果想让方程作用于DataFrame中的每一个元素，可以使用applymap().用法如下所示

In [120]: format = lambda x: '%.2f' % x
In [121]: frame.applymap(format)
Out[121]:
bde
Utah-0.03 1.08 1.28
Ohio 0.65 0.83-1.55
Texas0.51-0.88 0.20
Oregon-0.49-0.48-0.31
3.map()

map()只要是作用将函数作用于一个Series的每一个元素，用法如下所示

In [122]: frame['e'].map(format)
Out[122]:
Utah1.28
Ohio-1.55
Texas0.20
Oregon-0.31
Name: e, dtype: object

总的来说就是apply()是一种让函数作用于列或者行操作，applymap()是一种让函数作用于DataFrame每一个元素的操作，而map是一种让函数作用于Series每一个元素的操作