这篇文章主要介绍了Pandas的map,apply,applymap怎么使用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Pandas的map,apply,applymap怎么使用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
模拟数据
通过一个模拟的数据来说明3个函数的使用，在这个例子中学会了如何生成各种模拟数据。数据如下：
import pandas as pdimport numpy as npboolean = [True, False]gender = ["男","女"]color = ["white","black","red"]# 好好学习如何生成模拟数据：非常棒的例子# 学会使用random模块中的randint方法df = pd.DataFrame({"height":np.random.randint(160,190,100), "weight":np.random.randint(60,90,100), "smoker":[boolean[x] for x in np.random.randint(0,2,100)], "gender":[gender[x] for x in np.random.randint(0,2,100)], "age":np.random.randint(20,60,100), "color":[color[x] for x in np.random.randint(0,len(color),100)] })df.head()
1、map
demo
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
map(function, iterable)
实际数据
将gender中男变成1，女变成0
# 方式1：通过字典映射实现dic = {"男":1, "女":0} # 通过字典映射df1 = df.copy() # 副本，不破坏原来的数据dfdf1["gender"] = df1["gender"].map(dic)df1# 方式2：通过函数实现def map_gender(x): gender = 1 if x == "男" else 0 return genderdf2 = df.copy()# 将df["gender"]这个S型数据中的每个数值传进去df2["gender"] = df2["gender"].map(map_gender)df2
2、apply
apply方法的作用原理和 map方法类似，区别在于 apply能够传入功能更为复杂的函数，可以说 apply是 map的高级版
pandas 的 apply() 函数可以作用于 Series 或者整个 DataFrame，功能也是自动遍历整个 Series 或者 DataFrame, 对每一个元素运行指定的函数。
在 DataFrame对象的大多数方法中，都会有 axis这个参数，它控制了你指定的操作是沿着0轴还是1轴进行。 axis=0代表操作对 列columns进行， axis=1代表操作对 行row进行
demo
上面的数据中将age字段的值都减去3，即加上-3
def apply_age(x,bias): return x + biasdf4 = df.copy()# df4["age"]当做第一个值传给apply_age函数，args是第二个参数df4["age"] = df4["age"].apply(apply_age,args=(-3,))
计算BMI指数
# 实现计算BMI指数：体重/身高的平方(kg/m^2)def BMI(x): weight = x["weight"] height = x["height"] / 100 BMI = weight / (height **2) return BMIdf5 = df.copy()df5["BMI"] = df5.apply(BMI,axis=1) # df5现在就相当于BMI函数中的参数x；axis=1表示在列上操作df5
DataFrame型数据的 apply操作总结：
当 axis=0时，对 每列columns执行指定函数；当 axis=1时，对 每行row执行指定函数。
无论 axis=0还是 axis=1，其传入指定函数的默认形式均为 Series，可以通过设置 raw=True传入 numpy数组。
对每个Series执行结果后，会将结果整合在一起返回（若想有返回值，定义函数时需要 return相应的值）
apply实现需求
通过apply方法实现上面的性别转换需求。apply方法中传进来的第一个参数一定是函数
3、applymap
DF数据加1
applymap函数用于对DF型数据中的每个元素执行相同的函数操作，比如下面的加1：
保留2位有效数字
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