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。

使用map或apply或applymap求各科平均成绩。

在Python的pandas库中，如果你有一个包含学生姓名、科目和分数的数据框，比如df，你可以使用`groupby`函数结合`mean`方法来计算每个学生的各科平均成绩。以下是三种常见方法：

1. **使用**`groupby`**和**`mean`**：

average_scores = df.groupby('学科')['分数'].mean()

这将返回一个新的Series，索引是科目，值是该科目所有学生的平均分。

2. **使用**`apply`**函数**：

def average_per_student(row):
    return row['分数'].mean()

average_scores = df.groupby('学生姓名').apply(average_per_student)

这里先按学生姓名分组，然后对每行数据（即每个学生的所有成绩）应用`average_per_student`函数，计算平均成绩。

3. **使用**`applymap`**，假设你只想在同一列上操作**：

df['平均成绩'] = df.groupby('学科')['分数'].transform('mean')

这会在原数据框上添加一个新列，名为'平均成绩'，其中包含了每个学生对应学科的平均分数。