一、總結

• apply —— 應用在 dataFrame 上，用于對 row 或者 column 進行計算
• applymap —— 應用在 dataFrame 上，元素級別的操作
• map —— python 系統自帶函數，應用在 series 上， 元素級別的操作

二、實操對比

構建測試數據框：

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4, 3)), columns=list('abc'), index=range(4)) df '''a b c 0 5 4 8 1 7 5 2 2 1 2 2 3 1 6 2 '''

apply 作用在 dataframe 上的一行或者一列上

''' 學習中遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：531509025 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' # 默認按列操作 axis=0 # 求每列的最大值、最小值之差 df.apply(lambda x: x.max() - x.min()) # axis=0# 求每行的最大值、最小值之差 df.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)

applymap 作用在 dataframe 的每一個元素上

# 偶數放大10倍 df.applymap(lambda x: x*10 if x%2 == 0 else x)

map 函數作用在 series 上的每一個元素

# 單獨的序列 df['b'].map(lambda x: 1 if x%2 == 0 else 0)

總的來說，要對數據進行應用函數操作時，考慮數據結構是 DataFrame 還是 Series ，再考慮是要按行執行還是按列執行，進行函數的選擇。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python函数中apply、map、applymap的区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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