浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别

浅谈Pandas中map、applymap和apply的区别

在Pandas中，我们通常会使用一些函数来对数据进行处理。其中，map、applymap和apply是经常使用的三个函数。尽管这三个函数可以实现类似的功能（在DataFrame或Series对象上应用一个函数并返回结果），但它们之间存在一些关键的区别，下面我将详细介绍这些区别，并给出一些示例说明。

1. map函数

map函数是Series对象中的函数，它被用于对Series中的每个元素应用一个函数。map返回一个新的Series对象，该对象包含与原始Series相同数量的元素，但每个元素都已被转换为函数的输出。当然，你也可以使用一个字典来替换原始Series中的值。

示例1：使用map函数将Series中的所有元素除以10

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
s = pd.Series([11,22,33,44,55])

# 使用map函数将Series中的所有元素除以10
s1 = s.map(lambda x: x/10)

# 显示转换后的Series
print(s1)

运行结果如下：

0    1.1
1    2.2
2    3.3
3    4.4
4    5.5
dtype: float64

示例2：使用map函数将Series中的字符串替换为整数，另外也演示了如何使用字典来替换值

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
s = pd.Series(['One', 'Two', 'Three', 'Four', 'Five'])

# 使用map函数将字符串替换为整数
s2 = s.map({'One':1, 'Two':2, 'Three':3, 'Four':4, 'Five':5})

# 显示转换后的Series
print(s2)

运行结果如下：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

1. applymap函数

applymap函数是DataFrame对象中的函数，它被用于对DataFrame中的所有元素应用一个函数。applymap函数返回一个新的DataFrame对象，该对象包含与原始DataFrame中相同的行和列，但所有元素都已被转换为函数的输出。

示例1：使用applymap函数将DataFrame中的每个元素除以10

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A':[10,20,30,40,50],'B':[15,25,35,45,55],'C':[19,29,39,49,59]})

# 使用applymap函数将DataFrame中的每个元素除以10
df1 = df.applymap(lambda x: x/10)

# 显示转换后的DataFrame
print(df1)

运行结果如下：

     A    B    C
0  1.0  1.5  1.9
1  2.0  2.5  2.9
2  3.0  3.5  3.9
3  4.0  4.5  4.9
4  5.0  5.5  5.9

1. apply函数

apply函数是DataFrame对象中的函数，它被用于对DataFrame中的每一列或每一行应用一个函数。apply函数返回一个新的Series或DataFrame对象，具体取决于传递给它的函数的输出形状。

示例1：使用apply函数将DataFrame中每列的最大值与最小值相加

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A':[10,20,30,40,50],'B':[15,25,35,45,55],'C':[19,29,39,49,59]})

# 使用apply函数将DataFrame中每列的最大值与最小值相加
s3 = df.apply(lambda x: x.max() + x.min())

# 显示计算结果
print(s3)

运行结果如下：

A    60
B    70
C    78
dtype: int64

示例2：使用apply函数将DataFrame中的每一行与最大值的差值进行计算

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A':[10,20,30,40,50],'B':[15,25,35,45,55],'C':[19,29,39,49,59]})

# 使用apply函数将DataFrame中的每一行与最大值的差值进行计算
df2 = df.apply(lambda x: x - x.max(), axis=1)

# 显示计算结果
print(df2)

运行结果如下：

    A   B   C
0 -40 -35 -41
1 -30 -30 -36
2 -20 -25 -32
3 -10 -20 -28
4   0 -15 -24

总结：

在Pandas中，map函数主要用于Series对象中的元素级别操作，applymap函数主要用于DataFrame对象中的元素级别操作，而apply函数主要用于DataFrame的行或列级别操作。因此，在选择使用这三个函数时，应该基于要处理的对象及操作类型进行选择。