pandas的map函数与apply函数的区别


import pandas as pd
import numpy as np

df  = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list("ABC"),index=[1,2,3,4])

#apply函数对DataFrame和Series的一列做整体运算
df.apply(lambda x:x.max()-x.min())

# =============================================================================
# A    2.862952
# B    2.463625
# C    3.524467
# =============================================================================

#applymap作用于DataFrame的每一个元素
df.applymap(lambda x:int(x))

# =============================================================================
#    A  B  C
# 1  1  1  0
# 2  0  0  0
# 3 -1 -1 -2
# 4  0  0  0
# =============================================================================


#map对Series中的每一个元素做转换
df["A"].map(lambda x:x+1)

# =============================================================================
# 1    2.589162
# 2    0.619365
# 3   -0.273790
# 4    1.565583
# =============================================================================

 


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