pandas中map和apply区别
时间: 2023-03-16 18:46:44 浏览: 78
在 Pandas 中,`map()` 和 `apply()` 是两个常用的函数,它们的主要区别在于操作对象和返回值。
`map()` 适用于对 Series 中的每个元素进行操作,它可以接受一个字典、一个函数或一个 Series 作为参数,将其作用于每个元素,并返回一个新的 Series。当参数是字典时,`map()` 将字典中的键作为原 Series 中的值进行查找,并将相应的值映射到新的 Series 中。当参数是函数时,`map()` 将该函数作用于原 Series 中的每个元素,并返回一个新的 Series。当参数是 Series 时,`map()` 将两个 Series 对应的元素进行操作,并返回一个新的 Series。
`apply()` 适用于对 DataFrame 或 Series 进行操作,它可以接受一个函数作为参数,将该函数作用于 DataFrame 或 Series 中的每一行或每一列,并返回一个新的 DataFrame 或 Series。在 apply() 中,函数的参数通常是 Series,返回值可以是 Series 或标量值,这取决于操作的方式和数据的结构。
总的来说,`map()` 主要是对 Series 中的每个元素进行操作,并返回一个新的 Series;而 `apply()` 主要是对 DataFrame 或 Series 进行操作,返回一个新的 DataFrame 或 Series。
相关问题
pandas map apply 区别
在pandas中,map、apply和applymap都是用于对数据进行处理的方法,但它们有一些区别。
map方法用于Series对象,它接受一个函数或者一个字典作为参数,并将其应用于Series中的每个元素。如果传入的是函数,那么该函数会被应用于每个元素;如果传入的是字典,那么字典的键将被用于匹配Series中的元素,并将对应的字典的值作为结果返回。map方法返回一个新的Series对象。
apply方法用于DataFrame对象,并且可以应用于DataFrame的行或列。它接受一个函数作为参数,并将其应用于每一行或每一列。apply方法返回一个新的Series对象(如果应用于一行)或者一个新的DataFrame对象(如果应用于一列)。
applymap方法也用于DataFrame对象,它接受一个函数作为参数,并将其应用于DataFrame中的每个元素。applymap方法返回一个新的DataFrame对象。
总结一下:
- map方法适用于Series对象,对每个元素进行处理。
- apply方法适用于DataFrame对象,可以应用于行或列,对每一行或每一列的元素进行处理。
- applymap方法适用于DataFrame对象,对每个元素进行处理。
pandas apply 和applymap的区别
apply和applymap都是pandas中的函数,用于对DataFrame进行操作。它们之间有以下区别:
1. apply针对的是DataFrame的某一行或某一列即Series进行处理,而applymap针对的是DataFrame的所有单元格进行操作。\[1\]
2. apply可以传入更复杂的函数(多个参数),而applymap只能传入一个函数。\[3\]
3. apply的结果输出是Series,而applymap的结果输出是DataFrame。\[1\]
4. apply可以用于对Series进行操作,而applymap只能用于对DataFrame进行操作。\[2\]
总结来说,apply适用于对DataFrame的某一行或某一列进行处理,而applymap适用于对整个DataFrame的所有单元格进行操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas数据处理三大重要函数之apply、map与applymap](https://blog.csdn.net/m0_69435474/article/details/124327108)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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