Pandas中map(),applymap(),apply()函数如何使用

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将函数应用于pandas对象（pandas.DataFrame，pandas.Series）时，根据所应用的函数类型以及是否将其应用于元素，行或列，使用的方法会有所不同。

指定pandas对象作为NumPy函数的参数

• 将Pandas对象指定为函数参数

• 是否将其应用于元素，行或列取决于函数的类型和参数的设置而有所不同

• Pandas对象中的一些方法

Pandas对象方法的函数应用
元素功能（标量值）

• 适用于Series的每个元素：map（），apply（）

• 应用于DataFrame的每个元素：applymap（）

行和列的功能（一维数组）

• 应用于DataFrame的每行和每列：apply（）

用以下csv文件作为示例进行说明。

a,b,c,d
11,12,13,14
21,22,23,24
31,32,33,34

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.read_csv('./data/06/sample_header.csv')print(df)#     a   b   c   d# 0  11  12  13  14# 1  21  22  23  24# 2  31  32  33  34

指定pandas对象作为NumPy函数的参数

可以将Pandas对象指定为NumPy函数的参数。

元素的应用

NumPy的通用函数（ufunc：应用于数组元素的函数）适用于pandas对象的每个元素。

绝对值（fabs（）），平方根（sqrt（）），log（log（））等。

print(np.sqrt(df))#           a         b         c         d# 0  3.316625  3.464102  3.605551  3.741657# 1  4.582576  4.690416  4.795832  4.898979# 2  5.567764  5.656854  5.744563  5.830952

行/列的应用

如果将pandas对象指定为从NumPy数组的所有元素计算值的函数的参数，则默认情况下它将应用于pandas对象的每列。如果参数轴= 1，则将其应用于每行。

最大值（amax（）），最小值（amin（）），平均值（mean（））等。

print(np.amax(df))# a    31# b    32# c    33# d    34# dtype: int64print(np.mean(df, axis=1))# 0    12.5# 1    22.5# 2    32.5# dtype: float64

pandas.DataFrame，pandas.Series方法

最大值，最小值，平均值，方差等也被准备为Pandas对象的方法，因此也可以直接使用它们。

同样，在这种情况下，默认情况下也会将其应用于每一列，并且如果参数axis = 1，则会将其应用于每一行。

print(df.max())# a    31# b    32# c    33# d    34# dtype: int64print(df.max(axis=1))# 0    14# 1    24# 2    34# dtype: int64

Pandas对象方法的函数应用

可以使用pandas对象方法将函数应用于元素，行和列。您可以应用Python内置函数或您定义的函数。

• 应用于Series的每个元素：map（），apply（）

• 应用于DataFrame的每个元素：applymap（）

• 应用于DataFrame的每行和每列：apply（）

• 应用于DataFrame的特定行/列元素

以上方法都返回一个新的已处理的对象，而原始对象则保持不变。没有像dropna（）或fillna（）那样的参数，因此，如果想更改原始对象本身时，

df = df.applymap(function)

如上，用原始对象替换新对象并覆盖它。

适用于Series的每个元素：map（），apply（）

将Python内置函数，匿名函数（lambda）或def定义的函数传递给map（）或apply（）的参数。

s = df['a']print(s)# 0    11# 1    21# 2    31# Name: a, dtype: int64f_brackets = lambda x: '[{}]'.format(x)print(s.map(f_brackets))# 0    [11]# 1    [21]# 2    [31]# Name: a, dtype: objectdef f_str(x):    return str(x).replace('1', 'One').replace('2', 'Two').replace('3', 'Three').replace('4', 'Four')print(s.map(f_str))# 0      OneOne# 1      TwoOne# 2    ThreeOne# Name: a, dtype: object

对于map（），如果将字典dict指定为参数，它将替换为元素。

应用于DataFrame的每个元素：applymap（）

将Python的内置函数，匿名函数（lambda）或def定义的函数传递为applymap（）的参数。

f_oddeven = lambda x: 'odd' if x % 2 == 1 else 'even'print(df.applymap(f_oddeven))#      a     b    c     d# 0  odd  even  odd  even# 1  odd  even  odd  even# 2  odd  even  odd  even

应用于DataFrame的每行和每列：apply（）

将适用于一维数组的函数传递给apply（）的参数。默认情况下，它应用于每列，如果axis = 1，则应用于每行。

f_maxmin = lambda x: max(x) - min(x)print(df.apply(f_maxmin))# a    20# b    20# c    20# d    20# dtype: int64print(df.apply(f_maxmin, axis=1))# 0    3# 1    3# 2    3# dtype: int64

应用于DataFrame的特定行/列元素

由于没有方法仅将功能应用于DataFrame的特定行/列元素，可执行以下方法。

• 选择行/列并应用带有map（）或apply（）的功能

• 覆盖原始行/列

df['b'] = df['b'].map(f_str)print(df)#     a         b   c   d# 0  11    OneTwo  13  14# 1  21    TwoTwo  23  24# 2  31  ThreeTwo  33  34df.iloc[2] = df.iloc[2].map(f_str)print(df)#           a         b           c          d# 0        11    OneTwo          13         14# 1        21    TwoTwo          23         24# 2  ThreeOne  ThreeTwo  ThreeThree  ThreeFour

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