pandas中applymap方法如何使用
时间: 2024-05-14 10:18:12 浏览: 15
pandas中applymap方法可以对DataFrame中的每个元素都应用一个函数。
使用方法如下:
```python
df.applymap(func)
```
其中,df是一个DataFrame,func是一个函数,该函数接受一个参数,即DataFrame中的每个元素,并返回一个值。
示例代码:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义一个函数,将每个元素加1
def add_one(x):
return x + 1
# 使用applymap方法将函数应用到DataFrame中的每个元素
df = df.applymap(add_one)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
0 2 5 8
1 3 6 9
2 4 7 10
```
上面的示例中,通过applymap方法将add_one函数应用到DataFrame中的每个元素,将每个元素都加1,最终得到新的DataFrame。
相关问题
pandas applymap
pandas `applymap` 是一个 DataFrame 类型的方法,可以对 DataFrame 中的每个元素应用一个函数,返回一个新的 DataFrame。
`applymap` 的使用方法如下:
```python
df.applymap(func)
```
其中,`func` 是要应用于每个元素的函数。
例如,假设有一个 DataFrame `df`,我们想将其中的所有元素取绝对值:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [-1, 2, -3], 'B': [4, -5, 6]})
df_abs = df.applymap(abs)
```
`df_abs` 将会是一个新的 DataFrame,其中的元素为 `df` 中对应元素的绝对值:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
需要注意的是,`applymap` 只能应用于 DataFrame,若想要对 Series 中的元素应用函数,可以使用 Series 的 `apply` 方法。
pandas中applymap如何在应用后直接替换原本表格的值
applymap函数会返回一个新的DataFrame,并不会直接替换原本的表格值。如果需要替换原本表格的值,可以使用inplace参数,将其设为True,例如:df.applymap(lambda x:x*2, inplace=True)。这将会直接将df中的每个元素乘以2,替换原本表格的值。