Pandas中map(),applymap(),apply()函数的使用方法
作者:饺子大人
将函数应用于pandas对象(pandas.DataFrame,pandas.Series)时,根据所应用的函数类型以及是否将其应用于元素,行或列,使用的方法会有所不同。
指定pandas对象作为NumPy函数的参数
- 将Pandas对象指定为函数参数
- 是否将其应用于元素,行或列取决于函数的类型和参数的设置而有所不同
- Pandas对象中的一些方法
Pandas对象方法的函数应用
元素功能(标量值)
- 适用于Series的每个元素:map(),apply()
- 应用于DataFrame的每个元素:applymap()
行和列的功能(一维数组)
- 应用于DataFrame的每行和每列:apply()
用以下csv文件作为示例进行说明。
a,b,c,d
11,12,13,14
21,22,23,24
31,32,33,34
import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('./data/06/sample_header.csv') print(df) # a b c d # 0 11 12 13 14 # 1 21 22 23 24 # 2 31 32 33 34
指定pandas对象作为NumPy函数的参数
可以将Pandas对象指定为NumPy函数的参数。
元素的应用
NumPy的通用函数(ufunc:应用于数组元素的函数)适用于pandas对象的每个元素。
绝对值(fabs()),平方根(sqrt()),log(log())等。
print(np.sqrt(df)) # a b c d # 0 3.316625 3.464102 3.605551 3.741657 # 1 4.582576 4.690416 4.795832 4.898979 # 2 5.567764 5.656854 5.744563 5.830952
行/列的应用
如果将pandas对象指定为从NumPy数组的所有元素计算值的函数的参数,则默认情况下它将应用于pandas对象的每列。如果参数轴= 1,则将其应用于每行。
最大值(amax()),最小值(amin()),平均值(mean())等。
print(np.amax(df)) # a 31 # b 32 # c 33 # d 34 # dtype: int64 print(np.mean(df, axis=1)) # 0 12.5 # 1 22.5 # 2 32.5 # dtype: float64
pandas.DataFrame,pandas.Series方法
最大值,最小值,平均值,方差等也被准备为Pandas对象的方法,因此也可以直接使用它们。
同样,在这种情况下,默认情况下也会将其应用于每一列,并且如果参数axis = 1,则会将其应用于每一行。
print(df.max()) # a 31 # b 32 # c 33 # d 34 # dtype: int64 print(df.max(axis=1)) # 0 14 # 1 24 # 2 34 # dtype: int64
Pandas对象方法的函数应用
可以使用pandas对象方法将函数应用于元素,行和列。您可以应用Python内置函数或您定义的函数。
- 应用于Series的每个元素:map(),apply()
- 应用于DataFrame的每个元素:applymap()
- 应用于DataFrame的每行和每列:apply()
- 应用于DataFrame的特定行/列元素
以上方法都返回一个新的已处理的对象,而原始对象则保持不变。没有像dropna()或fillna()那样的参数,因此,如果想更改原始对象本身时,
df = df.applymap(function)
如上,用原始对象替换新对象并覆盖它。
适用于Series的每个元素:map(),apply()
将Python内置函数,匿名函数(lambda)或def定义的函数传递给map()或apply()的参数。
s = df['a'] print(s) # 0 11 # 1 21 # 2 31 # Name: a, dtype: int64 f_brackets = lambda x: '[{}]'.format(x) print(s.map(f_brackets)) # 0 [11] # 1 [21] # 2 [31] # Name: a, dtype: object def f_str(x): return str(x).replace('1', 'One').replace('2', 'Two').replace('3', 'Three').replace('4', 'Four') print(s.map(f_str)) # 0 OneOne # 1 TwoOne # 2 ThreeOne # Name: a, dtype: object
对于map(),如果将字典dict指定为参数,它将替换为元素。
应用于DataFrame的每个元素:applymap()
将Python的内置函数,匿名函数(lambda)或def定义的函数传递为applymap()的参数。
f_oddeven = lambda x: 'odd' if x % 2 == 1 else 'even' print(df.applymap(f_oddeven)) # a b c d # 0 odd even odd even # 1 odd even odd even # 2 odd even odd even
应用于DataFrame的每行和每列:apply()
将适用于一维数组的函数传递给apply()的参数。默认情况下,它应用于每列,如果axis = 1,则应用于每行。
f_maxmin = lambda x: max(x) - min(x) print(df.apply(f_maxmin)) # a 20 # b 20 # c 20 # d 20 # dtype: int64 print(df.apply(f_maxmin, axis=1)) # 0 3 # 1 3 # 2 3 # dtype: int64
应用于DataFrame的特定行/列元素
由于没有方法仅将功能应用于DataFrame的特定行/列元素,可执行以下方法。
- 选择行/列并应用带有map()或apply()的功能
- 覆盖原始行/列
df['b'] = df['b'].map(f_str) print(df) # a b c d # 0 11 OneTwo 13 14 # 1 21 TwoTwo 23 24 # 2 31 ThreeTwo 33 34 df.iloc[2] = df.iloc[2].map(f_str) print(df) # a b c d # 0 11 OneTwo 13 14 # 1 21 TwoTwo 23 24 # 2 ThreeOne ThreeTwo ThreeThree ThreeFour
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