pandas apply，map,applymap

pandas中的apply、map和applymap都是用于对DataFrame或Series中的数据进行函数应用的方法，它们的具体使用方式和作用略有不同。

1. apply方法

apply方法是用于对DataFrame或Series的行或列执行函数操作的方法。可以通过传递axis参数来指定是对行还是列进行操作，默认是对列进行操作。apply方法接受一个函数作为参数，并将该函数应用到DataFrame或Series的每一个元素上，然后将结果组合成一个新的DataFrame或Series。

示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

def add_one(x):
    return x + 1

# 对每一列执行add_one函数
df.apply(add_one)

# 对每一行执行add_one函数
df.apply(add_one, axis=1)

2. map方法

map方法是用于对Series中的每一个元素执行函数操作的方法。它接受一个函数作为参数，并将该函数应用到Series的每一个元素上，然后将结果组合成一个新的Series。

示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

def add_one(x):
    return x + 1

# 对Series A 中的每一个元素执行add_one函数
df['A'].map(add_one)

3. applymap方法

applymap方法是用于对DataFrame中的每一个元素执行函数操作的方法。它接受一个函数作为参数，并将该函数应用到DataFrame的每一个元素上，然后将结果组合成一个新的DataFrame。

示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

def add_one(x):
    return x + 1

# 对DataFrame中的每一个元素执行add_one函数
df.applymap(add_one)

总结：

apply方法适用于对DataFrame或Series的行或列执行函数操作；map方法适用于对Series中的每一个元素执行函数操作；applymap方法适用于对DataFrame中的每一个元素执行函数操作。