apply,applymap和map的應用
阿新 • • 發佈:2018-11-11
apply,applymap和map的應用apply: 用在dataframe上,用於對row或者column進行計算;
applymap: 用於dataframe上,是元素級別的操作;
map: (其實是python自帶的)用於series上,是元素級別的操作。
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(4, 3)), columns=list('bde'), index=range(4)) >>> df b d e 0 2 0 5 1 8 9 1 2 3 6 6 3 4 8 4
apply:作用在dataframe的一行或一列上
>>> f = lambda x: x.max() - x.min()
>>> df.apply(f)
b 6
d 9
e 5
dtype: int64
>>> df.apply(f,axis=1) # 作用在一行上
0 5
1 8
2 3
3 4
dtype: int64
>>> df.apply(f,axis=0) # 作用在一列上,axis=0可省略 b 6 d 9 e 5 dtype: int64
applymap: 作用在dataframe的每一個元素上
>>> f2 = lambda x: x+1 if x%2==0 else x
>>> df.applymap(f2)
b d e
0 3 1 5
1 9 9 1
2 3 7 7
3 5 9 5
關於apply傳入多個引數:
>>> data = {'id':range(5),'value':list("abcab")} >>> frame = pd.DataFrame(data) >>> frame id value 0 0 a 1 1 b 2 2 c 3 3 a 4 4 b >>> def testf(x, str): ... return x,str >>> frame["id"].apply(testf, args=("ok",)) 0 (0, ok) 1 (1, ok) 2 (2, ok) 3 (3, ok) 4 (4, ok) Name: id, dtype: object # 注意這裡args只能傳入(元組),不能是"ok"或("ok")