Pandas 的'map”、'applymap”和'apply”在数据操作方面有何不同？

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)

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