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apply(),applymap()和map()
apply()和applymap()是DataFrame的函数,map()是Series的函数。
apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据,applymap()是DataFrame的每一个元素。map()也是Series中的每一个元素。
apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快。如df.apply(func,axis=0,.....) func:定义的函数,axis=0时为对列操作,=1时为对行操作。
map()和python内建的没啥区别,如df['one'].map(sqrt)。
import numpy as np from pandas import Series, DataFrame frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns = list('bde'), index = ['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon']) print frame print np.abs(frame) print f = lambda x: x.max() - x.min() print frame.apply(f) print frame.apply(f, axis = 1) def f(x): return Series([x.min(), x.max()], index = ['min', 'max']) print frame.apply(f) print print 'applymap和map' _format = lambda x: '%.2f' % x print frame.applymap(_format) print frame['e'].map(_format)
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文章标题:PythonPandas分组聚合的实现方法-创新互联
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