pandas中apply和applymap

pandas中的apply和applymap是两种用于对DataFrame或Series执行函数操作的方法。apply方法可以对所有元素执行函数操作，而applymap方法只能对DataFrame中的每个元素执行函数操作。

相关问题

pandas apply 和applymap

引用\[1\]中提到了Pandas中的apply和applymap函数，而引用\[2\]则对Pandas的数据转换函数map、apply和applymap进行了总结。apply函数可以用于Series和DataFrame的转换，对于Series，它可以实现每个值的处理，而对于DataFrame，它可以实现每个轴的Series的处理。applymap函数则只能用于DataFrame，用于处理该DataFrame的每个元素。\[2\]

所以，pandas的apply函数可以用于对Series和DataFrame进行转换，而applymap函数只能用于DataFrame的转换。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas数据分析—的数据转换函数map、apply、applymap](https://blog.csdn.net/qq_48081868/article/details/120069527)[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]
[ .reference_list ]

pandas apply 和applymap的差别

`pandas`库中的`apply()`和`applymap()`都是用于对DataFrame或Series数据进行操作的功能强大的工具，但它们之间存在一些关键的区别：

1. **应用范围**：
- `apply()`函数主要用于一维（行或列）数据处理，它接受一个函数并将其应用于指定的轴（默认为0即行），返回的结果通常会保留原始数据结构（除非函数直接修改了输入）。如果需要处理整个DataFrame，则可以传递一个针对每个元素（如值、行或者整块区域）的操作。

- `applymap()`则对DataFrame的每个元素（包括数值、字符串等）都应用指定的函数，无论它们位于哪一行或列。这适用于简单的元素级操作，比如数学运算或转换。

2. **速度和内存效率**：
- 对于大型数据集来说，`apply()`通常比`applymap()`更快，因为它只处理一部分数据而不是逐个元素处理。当只需要对单个维度的数据操作时，性能更好。
- 如果所有元素都需要单独处理，`applymap()`会创建一个新的DataFrame来保存结果，因此可能会消耗更多内存，尤其是对于稀疏矩阵或大数组。

3. **灵活性**：
- `apply()`允许更复杂的操作，例如沿某一列进行分组然后应用函数，或者通过传递lambda函数进行更复杂的条件逻辑。
- `applymap()`更简洁，适合那些简单的、无副作用的元素级操作。