df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)中%x表达什么

在 `df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)` 中，`x` 表示数据框 `df2` 中的每个元素，即 `applymap()` 方法会遍历数据框中的每个元素，将其作为参数传递给 `lambda` 函数中的 `x`，然后对其进行处理。在这个例子中，`x` 是一个数值，使用 `%.3f` 的格式化字符串将其格式化为保留 3 位小数的字符串。因此，`applymap()` 方法返回一个新的数据框，其中每个元素都被格式化为保留 3 位小数的字符串。

相关问题

df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)

`df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)` 是 Pandas 中用于对数据框 `df2` 中的每个元素应用函数的方法，其中 `lambda x:'%.3f'%x` 是一个匿名函数，它将每个元素格式化为保留 3 位小数的字符串。

具体来说，`applymap()` 方法用于将一个函数应用于数据框中的每个元素，返回一个新的数据框。在这个例子中，`lambda x:'%.3f'%x` 是一个匿名函数，它将每个元素 `x` 格式化为保留 3 位小数的字符串。通过这种方式，我们可以将数据框中所有的元素都格式化为保留 3 位小数的字符串。

pandas pipe apply applymap

在pandas中，pipe、apply和applymap都是用于数据处理和转换的函数。
- pipe函数允许将多个函数链接在一起，形成链式编程。通过pipe函数，可以直接将前一个函数的输出作为后一个函数的输入，方便进行多个数据处理操作。
- apply函数用于对DataFrame或Series中的每一行或每一列应用自定义函数。apply函数通过传递一个函数作为参数，对数据进行逐行或逐列的处理和转换。
- applymap函数用于对DataFrame中的每一个元素应用自定义函数。applymap函数通过传递一个函数作为参数，对表格中的每个元素进行处理和转换。

举个例子，假设有一个DataFrame df：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})

如果我们想要对DataFrame中的每一个元素进行平方操作，可以使用applymap函数：

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

如果我们想要对DataFrame中的每一行进行求和操作，可以使用apply函数：

df = df.apply(lambda row: row.sum(), axis=1)

如果我们想要对DataFrame进行多个数据处理操作，可以使用pipe函数：

def add_n(df, n):
    return df + n

def append_df_n(df, df2, n):
    return pd.concat([df, df2 + n])

df = (df.pipe(add_n, 10)
        .pipe(append_df_n, df2=df, n=6))