了解 Pandas 中 Map、Applymap 和 Apply 方法之间的差异
在 Pandas 中使用矢量化时，了解这些区别至关重要在map、applymap 和apply 方法之间。这些方法提供了灵活的方式将函数按元素或按行/列应用于 DataFrame 和 Series。
Map：
Map 是专为按元素操作而设计的 Series 方法。它采用一个函数并将其应用于系列中的每个元素。考虑以下示例：
import pandas as pd series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) squared_series = series.map(lambda x: x ** 2) print(squared_series)
输出：
0 1 1 4 2 9 3 16 4 25 dtype: int64
Applymap：
Applymap 是一个 DataFrame 方法，它对整个数据执行逐元素操作数据框。它将指定的函数应用于 DataFrame 中的每个单独元素：
dataframe = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
})
formatted_dataframe = dataframe.applymap(lambda x: f'{x:.2f}')
print(formatted_dataframe)输出：
A B 0 1.00 4.00 1 2.00 5.00 2 3.00 6.00
应用：
与 map 和 applymap 不同，apply对 DataFrame 的行或列进行操作。它接受一个函数并将其应用于每一行或每一列，具体取决于指定的轴参数：
# Apply function to each row row_max = dataframe.apply(lambda row: row.max(), axis=1) print(row_max) # Apply function to each column col_min = dataframe.apply(lambda col: col.min(), axis=0) print(col_min)
输出：
0 3 1 5 2 6 dtype: int64 A 1 B 4 dtype: int64
使用注意事项：
以上是Pandas 的'map”、'applymap”和'apply”方法有何不同？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
