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：

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：

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。

相关问题

pandas applymap函数用法

pandas中的`applymap()`函数用于对DataFrame中的每个元素应用一个函数。它会遍历整个DataFrame，并对每个元素应用指定的函数。这个函数可以是一个内置函数，也可以是用户自定义的函数。

下面是`applymap()`函数的使用示例：

import pandas as pd

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

def square(x):
    return x ** 2

result = df.applymap(square)
print(result)

输出结果:

   A   B
0  1  16
1  4  25
2  9  36

在上面的示例中，我们定义了一个名为`square()`的函数，它将传入的参数平方后返回。然后我们使用`applymap()`函数将这个函数应用到DataFrame的每个元素上，得到一个新的DataFrame `result`。

pandas applymap字典object 无法映射

pandas中的applymap方法用于将一个函数应用到DataFrame中的每个元素，然而字典object无法直接映射到applymap方法中。这是因为applymap方法是用于对DataFrame中的元素进行操作的，而不是用于对字典进行操作的。

如果想要将字典映射到DataFrame中，可以使用replace方法来实现。replace方法可以接受一个字典作为参数，然后将DataFrame中的元素根据字典进行替换。例如，可以使用如下方式将DataFrame中的元素进行替换：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个字典
mapping = {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five', 6: 'six'}

# 使用replace方法将DataFrame中的元素进行替换
df.replace(mapping, inplace=True)

print(df)

这样就可以将DataFrame中的元素根据字典进行替换。因此，虽然applymap方法无法直接接受字典object进行映射，但是可以通过replace方法间接实现对DataFrame的映射操作。