pandas中 map apply和transform区别

在pandas库中，`map()`, `apply()`, 和 `transform()` 都是处理Series或DataFrame数据列的方法，但它们有各自不同的用途：

1. `map()`：这个函数主要用于对单个列应用简单的一对一映射操作，返回的是新 Series，不会改变原数据。例如，你可以将一个字符串列转换为另一个值集。

示例：

   df['column'] = df['column'].map({'old_value': 'new_value'})

2. `apply()`：这是一个通用的函数应用工具，可以接受自定义函数，用于更复杂的操作。它会遍历整个列或行，并返回一个新的结果。如果是元素级别的操作，结果可能是单个值，如果是整列操作，则返回新的列或DataFrame。

示例：

   def custom_func(value):
       # 这是一个用户定义的函数
       return value * 2

   df['column_new'] = df['column'].apply(custom_func)

3. `transform()`：与 `apply()` 类似，但它通常用于进行数值计算并应用于整个列。这个方法会直接修改原始数据，返回的是与输入数据同形状的对象。适用于计算如求和、平均数等统计量。

示例：

   df['column'] = df['column'].transform('mean')