python apply和map方法的区别_Python中的map()、apply()和applymap()函数

超、凢脫俗 2022-10-27 13:39 138阅读 0赞

参考资料：

《对比Excel，轻松学习Python数据分析》

《Intermediate Python》

本文主要简单介绍了Python中非常强大的map()函数和pandas中类似的apply()和applymap()函数。

map()

map(function, args)

map()函数对序列args中的每个值进行相同的function操作，最终得到一个结果序列。

大多数情况下，我们需要把列表中的所有元素一个一个地传递给函数，并收集输出，比如说：

x\_s = \[1, 2, 3\]

y\_s = \[3, 2, 1\]

result = list()

for x, y in zip(x\_s, y\_s):

result.append(x + y)

运行结果：

![84a46c2f000f][]

而map()可以让我们使用一种简单且优雅得多的方式实现。

示例

x\_s = \[1, 2, 3\]

y\_s = \[3, 2, 1\]

\# 对序列x\_s和y\_s中的对应元素进行相加

a = map(lambda x, y:x+y, x\_s, y\_s)

![84a46c2f000f][]

map()函数生成的结果序列不会把全部结果显示出来，要想获得结果序列，可以使用list()方法。

![84a46c2f000f][]

大多数情况下，我们使用匿名函数(lambda)来配合map()。

map()不仅可用于一列表的输入，甚至可以用于一列表的函数。

def multiply(x, y):

return (x \* y)

def add(x, y):

return (x + y)

funcs = \[multiply, add\] \# 包含两个函数的列表

for x, y in zip(x\_s, y\_s):

value = map(lambda f: f(x, y), funcs)

print(list(value))

运行结果：

![84a46c2f000f][]

apply()和applymap()

在DataFrame中与map()函数类似的函数有两个：

apply()

applymap()

apply()

apply()函数主要用于对DataFrame中的某一column或row中的元素执行相同的函数操作。

新建一个DataFrame如下：

![84a46c2f000f][]

对某一列(column)进行操作

\# 对C1列中的每一个元素加1

df\["C1"\].apply(lambda x:x+1)

运行结果：

![84a46c2f000f][]

对某一行(row)进行操作

\# 对第1行的每一个元素加1

df.loc\[1\].apply(lambda x:x+1)

运行结果：

![84a46c2f000f][]

当然，apply()也可对DataFrame的每一个元素进行操作

\# 对df表中的每一个元素加1

df.apply(lambda x:x+1)

运行结果：

![84a46c2f000f][]

applymap()

applymap()函数用于对DataFrame中的每一个元素执行相同的函数操作。

\# 对df表中的每一个元素加1

df.applymap(lambda x:x+1)

运行结果：

![84a46c2f000f][]

[84a46c2f000f]: /images/20221024/9d373abe44764bb0be6a76bd229c3955.png

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