在python的数据分析中，使用apply(),map(),applymap()，可以方便地实现对批量数据的自定义操作。其用法归纳如下。
| 函数 | 用法 |
|---|---|
| apply() | 用于对DataFrame中的数据进行按行或者按列 操作 |
| map() | 用于对Series中的每一个数据 操作 |
| applymap() | 用于对DataFrame的 每一个数据操作 |
1.示例
apply()
apply()用于对DataFrame中的数据进行按行或者按列 操作。
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import pandas as pddata = [[110, 120, 110], [130, 130, 130], [130, 120, 130]]columns = ['语文', '数学', '英语']df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)print(df)print("=============================")print(df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)) |
其中axis=1表示对行操作。若axis为0则表示对列操作。
map()
map()用于对Series中的每一个数据 操作。
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import pandas as pds1 = pd.Series([11, 22, 33, 44, 55])print(s1)print("================================")print(s1.map(lambda x: str(x))) |
applymap
applymap()用于对DataFrame的 每一个数据操作。
操作DataFrame的每一个数据。
以将每一个数据保留两位小数为例：
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import pandas as pddata = [[110, 120, 110], [130, 130, 130], [130, 120, 130]]columns = ['语文', '数学', '英语']df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)print(df)print("=============================")print(df.applymap(lambda x: '%.2f'%x)) |
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原文链接：https://skylarkprogramming.blog.csdn.net/article/details/123307049
