深入研究 Pandas 中“map”、“applymap”和“apply”的细微差别
在数据操作领域， Pandas 库是一个基石，提供了大量有效处理表格数据的方法。其中，“map”、“applymap”和“apply”非常重要。然而，它们的细微差别有时会让用户感到困惑。
区分“apply”和“applymap”
虽然这两种方法都在 DataFrame 上操作，但它们的主要区别在于粒度他们的应用程序。 'apply' 函数按行或按列，能够提取特定值或对整个行或列执行计算。
另一方面，'applymap' 在元素方面工作，处理DataFrame 中的每个单独的单元格值。当您需要对 DataFrame 的每个元素应用函数（例如格式化或转换数据类型）时，这特别有用。
为 Series 引入“map”
Series 是 DataFrame 的一维等价物，它也拥有自己的逐元素函数应用方法：“map”。与对整个 DataFrame 进行操作的“applymap”不同，“map”是专为 Series 设计的。
阐明用法的示例
要说明这些方法，请考虑以下内容DataFrame:
| b | d | e | |
|---|---|---|---|
| Utah | -0.03 | 1.08 | 1.28 |
| Ohio | 0.65 | 0.83 | -1.55 |
| Texas | 0.51 | -0.88 | 0.20 |
| Oregon | -0.49 | -0.48 | -0.31 |
使用“apply”，我们可以计算范围（最大值减去每列的
df.apply(lambda x: x.max() - x.min())
使用 'applymap'，我们可以将每个浮点值格式化为字符串：
df.applymap(lambda x: '%.2f' % x)
最后，在 ' 上使用 'map' DataFrame 的 e' 列：
df['e'].map(lambda x: '%.2f' % x)
以上是Pandas 的'map”、'applymap”和'apply”在数据操作方面有何不同？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
