map()和apply（）区别

在Python中，map()和apply()都是用于对集合中的元素进行函数操作的函数，但是它们在使用方式和功能上有一些区别。

1. map()函数：
- map()函数接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，然后将该函数应用于可迭代对象中的每个元素，并返回一个包含结果的迭代器。
- map()函数返回的是一个惰性计算的结果，需要通过list()或者其他迭代器函数来获取结果。
- map()函数能够同时处理多个可迭代对象，将每个可迭代对象对应的元素作为参数传递给函数进行操作。

2. apply()函数：
- apply()函数是pandas库中的一个函数，用于在DataFrame或Series对象上应用函数操作。
- apply()函数接受一个函数作为参数，然后将该函数应用于DataFrame或Series的每一行或每一列，并返回一个包含结果的新的DataFrame或Series。
- apply()函数默认在每一列上应用函数操作，可以通过指定axis参数为1来在每一行上应用函数操作。

总结：
- map()函数适用于对可迭代对象中的每个元素进行函数操作，并返回一个迭代器。
- apply()函数适用于在DataFrame或Series上应用函数操作，并返回一个新的DataFrame或Series。

需要注意的是，apply()函数在处理大型数据集时效率较低，因为它是逐行或逐列进行操作的。在这种情况下，可以考虑使用其他更高效的函数，如applymap()、transform()或者矢量化操作。