pandas apply 和applymap的差别

`pandas`库中的`apply()`和`applymap()`都是用于对DataFrame或Series数据进行操作的功能强大的工具，但它们之间存在一些关键的区别：

1. **应用范围**：
- `apply()`函数主要用于一维（行或列）数据处理，它接受一个函数并将其应用于指定的轴（默认为0即行），返回的结果通常会保留原始数据结构（除非函数直接修改了输入）。如果需要处理整个DataFrame，则可以传递一个针对每个元素（如值、行或者整块区域）的操作。

- `applymap()`则对DataFrame的每个元素（包括数值、字符串等）都应用指定的函数，无论它们位于哪一行或列。这适用于简单的元素级操作，比如数学运算或转换。

2. **速度和内存效率**：
- 对于大型数据集来说，`apply()`通常比`applymap()`更快，因为它只处理一部分数据而不是逐个元素处理。当只需要对单个维度的数据操作时，性能更好。
- 如果所有元素都需要单独处理，`applymap()`会创建一个新的DataFrame来保存结果，因此可能会消耗更多内存，尤其是对于稀疏矩阵或大数组。

3. **灵活性**：
- `apply()`允许更复杂的操作，例如沿某一列进行分组然后应用函数，或者通过传递lambda函数进行更复杂的条件逻辑。
- `applymap()`更简洁，适合那些简单的、无副作用的元素级操作。