Python函数中apply、map、applymap的区别

- 日理万妓 2022-09-16 14:14 138阅读 0赞

### 一、总结 ###

*  apply —— 应用在 dataFrame 上，用于对 row 或者 column 进行计算
 *  applymap —— 应用在 dataFrame 上，元素级别的操作
 *  map —— python 系统自带函数，应用在 series 上， 元素级别的操作

### 二、实操对比 ###

构建测试数据框：

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

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    # 默认按列操作 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 的每一个元素上

# 偶数放大10倍
    df.applymap(lambda x: x*10 if x%2 == 0 else x)

map 函数作用在 series 上的每一个元素

# 单独的序列
    df['b'].map(lambda x: 1 if x%2 == 0 else 0)

总的来说，要对数据进行应用函数操作时，考虑数据结构是 DataFrame 还是 Series ，再考虑是要按行执行还是按列执行，进行函数的选择。

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