Python函数中apply、map、applymap的区别
作者：小小程序员ol
这篇文章主要介绍了 Python函数中apply、map、applymap的区别 ，文章围绕 Python函数中apply、map、applymap的相关资料展开详细内容,需要的朋友可以参考一下
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
#Python学习交流群：531509025 # 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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