python中的apply(),applymap(),map() 的用法和区别

绝地灬酷狼 2022-09-03 12:23 210阅读 0赞

在Python中如果想要对数据使用函数，可以借助apply(),applymap(),map() 来应用函数，括号里面可以是直接函数式，或者自定义函数（def）或者匿名函数（lambad）

import pandas as pd
    import numpy as np
    from pandas import DataFrame
    from pandas import Series
    df1= DataFrame({ 
                    "sales1":[-1,2,3],
                    "sales2":[3,-5,7],
                   })
    df1

![在这里插入图片描述][19147fd591ca46eda6a1e59e864a2c58.png]  
**1、当我们要对数据框（DataFrame）的数据进行按行或按列操作时用apply()**

''' 学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：531509025 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ '''
    df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=1)
    #axis=1，表示按行对数据进行操作
    #从下面的结果可以看出，我们使用了apply函数之后，系统自动按行找最大值和最小值计算，每一行输出一个值
    
    0    4
    1    7
    2    4
    dtype: int64

df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=0)
    #默认参数axis=0,表示按列对数据进行操作
    #从下面的结果可以看出，我们使用了apply函数之后，系统自动按列找最大值和最小值计算，每一列输出一个值
    
    sales1     4
    sales2    12
    dtype: int64

**2、当我们要对数据框（DataFrame）的每一个数据进行操作时用applymap()，返回结果是DataFrame格式**

df1.applymap(lambda x : 1 if x>0 else 0)
    #从下面的结果可以看出，我们使用了applymap函数之后，
    #系统自动对每一个数据进行判断，判断之后输出结果

![在这里插入图片描述][3f136ba96b0b488bbda5692254393d77.png]  
**3、当我们要对Series的每一个数据进行操作时用map()**

''' 学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：531509025 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ '''
    df1.sales1.map(lambda x : 1 if x>0 else 0)
    #df1.sales1就是一个Series
    
    0    0
    1    1
    2    1
    Name: sales1, dtype: int64

**4、总结：**

要对数据进行应用函数时，先看数据结构是DataFrame还是Series,Seriesj结构直接用map(),DataFrame结构的话再看是要按行还是按列进行操作来选择对应的函数即可~

[19147fd591ca46eda6a1e59e864a2c58.png]: /images/20220829/31fe9abdfbcb462bae8bb3d31319c022.png
[3f136ba96b0b488bbda5692254393d77.png]: /images/20220829/938013f09124447b8b1b0687cfc7ba30.png