apply的使用，与map的区别，applymap的区别

`apply()` 是 Pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法，它可以对 DataFrame 中的每一列（或每一行）应用一个函数。具体来说，`apply()` 方法可以将一个函数作用于 DataFrame 的某一列（或某一行）的每一个元素，返回一个新的 Series 对象。

`map()` 方法是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法，它可以对 Series 中的每一个元素应用一个函数，并返回一个新的 Series 对象。与 `apply()` 不同的是，`map()` 只能作用于 Series 对象的每一个元素，而不能应用于整个 DataFrame。

`applymap()` 方法是 Pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法，它可以对 DataFrame 中的每一个元素应用一个函数，并返回一个新的 DataFrame 对象。与 `apply()` 不同的是，`applymap()` 可以将一个函数应用于 DataFrame 中的每一个元素，而不是只针对某一列（或某一行）。

总的来说，`apply()` 、`map()` 和 `applymap()` 都是用于数据转换和处理的方法，但是它们的作用对象和作用范围有所不同。`apply()` 用于 DataFrame 的列（或行）级别操作；`map()` 用于 Series 的元素级别操作；`applymap()` 用于 DataFrame 的元素级别操作。

相关问题

pandas apply，map,applymap

pandas中的apply、map和applymap都是用于对DataFrame或Series中的数据进行函数应用的方法，它们的具体使用方式和作用略有不同。

1. apply方法

apply方法是用于对DataFrame或Series的行或列执行函数操作的方法。可以通过传递axis参数来指定是对行还是列进行操作，默认是对列进行操作。apply方法接受一个函数作为参数，并将该函数应用到DataFrame或Series的每一个元素上，然后将结果组合成一个新的DataFrame或Series。

示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

def add_one(x):
    return x + 1

# 对每一列执行add_one函数
df.apply(add_one)

# 对每一行执行add_one函数
df.apply(add_one, axis=1)

2. map方法

map方法是用于对Series中的每一个元素执行函数操作的方法。它接受一个函数作为参数，并将该函数应用到Series的每一个元素上，然后将结果组合成一个新的Series。

示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

def add_one(x):
    return x + 1

# 对Series A 中的每一个元素执行add_one函数
df['A'].map(add_one)

3. applymap方法

applymap方法是用于对DataFrame中的每一个元素执行函数操作的方法。它接受一个函数作为参数，并将该函数应用到DataFrame的每一个元素上，然后将结果组合成一个新的DataFrame。

示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

def add_one(x):
    return x + 1

# 对DataFrame中的每一个元素执行add_one函数
df.applymap(add_one)

总结：

apply方法适用于对DataFrame或Series的行或列执行函数操作；map方法适用于对Series中的每一个元素执行函数操作；applymap方法适用于对DataFrame中的每一个元素执行函数操作。

pandas apply 和applymap的区别

apply和applymap都是pandas中的函数，用于对DataFrame进行操作。它们之间有以下区别：

1. apply针对的是DataFrame的某一行或某一列即Series进行处理，而applymap针对的是DataFrame的所有单元格进行操作。\[1\]
2. apply可以传入更复杂的函数（多个参数），而applymap只能传入一个函数。\[3\]
3. apply的结果输出是Series，而applymap的结果输出是DataFrame。\[1\]
4. apply可以用于对Series进行操作，而applymap只能用于对DataFrame进行操作。\[2\]

总结来说，apply适用于对DataFrame的某一行或某一列进行处理，而applymap适用于对整个DataFrame的所有单元格进行操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas数据处理三大重要函数之apply、map与applymap](https://blog.csdn.net/m0_69435474/article/details/124327108)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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