Python函數中apply、map、applymap的區別

一、總結

• apply —— 應用在 dataFrame 上，用於對 row 或者 column 進行計算
• applymap —— 應用在 dataFrame 上，元素級別的操作
• map —— python 系統自帶函數，應用在 series 上， 元素級別的操作

二、實操對比

構建測試數據框：

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

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# 默認按列操作 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 的每一個元素上

# 偶數放大10倍
df.applymap(lambda x: x*10 if x%2 == 0 else x)

map 函數作用在 series 上的每一個元素

# 單獨的序列
df['b'].map(lambda x: 1 if x%2 == 0 else 0)

總的來說，要對數據進行應用函數操作時，考慮數據結構是 DataFrame 還是 Series ，再考慮是要按行執行還是按列執行，進行函數的選擇。

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