applymap的用法

`applymap()` 是 Pandas DataFrame 对象的一种方法，用于对 DataFrame 中的每个元素应用一个函数。它是 `apply()` 方法的一个变种，不同之处在于 `apply()` 方法是在 DataFrame 的行或列上应用一个函数，而 `applymap()` 方法是在 DataFrame 中的每个元素上应用一个函数。

`applymap()` 方法的基本语法如下：

df.applymap(func)

其中，`df` 表示要应用函数的 DataFrame 对象，`func` 是要应用的函数。该函数的参数是 DataFrame 中的每个元素，返回值是一个新的元素。

例如，假设有一个 DataFrame 对象 `df`，我们想对其中的每个元素都应用一个函数 `f`，并返回处理后的 DataFrame。可以使用如下代码：

df = df.applymap(f)

需要注意的是，`applymap()` 方法返回一个新的 DataFrame 对象，原始的 DataFrame 对象不会被修改。如果要将修改后的结果赋值回原来的 DataFrame 对象，需要使用赋值操作符 `=`。

此外，`applymap()` 方法还支持使用 lambda 函数或匿名函数来定义要应用的函数。例如，可以使用如下代码将 DataFrame 中的每个元素都取平方：

df = df.applymap(lambda x: x**2)

总之，`applymap()` 方法是一种方便的方法，可以轻松地对 DataFrame 中的每个元素应用一个自定义的函数，从而对数据进行预处理、清洗、转换等操作。