apply(lambda x:'{:g}'.format (x))

时间: 2024-05-28 07:13:17 浏览: 197

数据处理操作mapapplyapplymapnew.pdf

2022/3/6 4.5 数据处理操作-map apply applymap 在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。 Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。使用map是一种实现元素级转换以及其他数据清理工作的便捷方式。 DataFrame中对应的是applymap()函数，DataFrame还有apply()函数 In [ ]: import numpy as np import pandas as pd 4.5.1 Series数据处理 1. map用法 .map() 是 Series 类型拥有的函数 pandas.Series.map ： #### Series.map(self, arg, na_action=None) In [ ]: #读取学生信息 st pd.read_excel('data/stinfo.xlsx',index_col 0) st In [ ]: #①使用字典进行映射 st ["性别在数据分析和处理中，Pandas库提供了三种主要的方法——map、apply和applymap，用于对DataFrame对象进行元素级操作。这些方法在处理大型数据集时非常有用，可以帮助我们执行各种数据清洗、转换和计算任务。 **map** 方法是 **Series** 类型特有的，它允许我们将一个函数或映射关系（通常是字典）应用到Series的每个元素上。例如，在处理学生信息数据时，我们可能需要将性别列的文本值（"男"、"女"）转换为整数值（1、0）。通过调用 `Series.map()` 方法并传递字典，我们可以轻松实现这一点： ```python st["性别"] = st["性别"].map({"男":1, "女":0}) ``` 同样，`map()` 还可以用于格式化字符串，如将学号列转换为特定格式： ```python st['学号'] = st['学号'].map('20010203{}'.format) ``` 此外，我们还可以使用lambda函数来执行更复杂的逻辑，比如根据成绩判断是否挂科： ```python st['python挂科情况'] = st['python'].map(lambda x: '否' if x>=60 else '是') ``` **apply** 方法与 `map()` 类似，但它更强大，因为它可以接收一个可以作用于整个Series或DataFrame的函数。当需要处理的函数需要多个参数时，`apply()` 就显得非常有用。例如，我们可能需要调整年龄列的值，这可能涉及到一个带有偏差参数的函数。在这种情况下，`map()` 无法处理，但 `apply()` 可以： ```python def apply_age(data, bias): s = data + bias return s st['年龄'] = st['年龄'].apply(apply_age, args=(2,)) ``` **applymap** 是DataFrame的方法，它会将提供的函数应用于DataFrame的每个元素。这意味着，无论元素位于哪一列，都会执行同样的操作。这个方法在我们想要对DataFrame的所有数据进行相同操作时非常有用，比如将所有数字转换为字符串： ```python st.applymap(str) ``` 除了单列操作外，`DataFrame.apply()` 还可以对整个DataFrame或者按行（axis=0）或列（axis=1）进行操作。例如，我们可以计算所有成绩列的平均值： ```python st.apply(np.mean, axis=0) ``` 总结来说，`map()` 适用于简单的元素级转换，`apply()` 用于更复杂的函数应用，尤其是涉及多个参数的情况，而 `applymap()` 用于逐元素地对DataFrame的每个单元格执行操作。理解这三个方法并熟练运用它们，是Pandas数据处理中的关键技能。在实际工作中，根据数据的特性和处理需求选择合适的方法，能显著提高工作效率和代码的可读性。

这是一个 pandas 库中的函数 apply()，它可以将一个函数应用到指定的列或行上，将其转换成字符串格式并保留有效数字。具体来说，lambda x:'{:g}'.format(x) 这个函数将 x 转换成科学计数法表示，并去掉尾部的零。例如，将 1.000 转换成 1，将 1.2345e+10 转换成 1.2345e+10。

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apply(lambda x:'{:g}'.format (x))

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1 data_0['销售订单号1']=data_0['销售订单号'].apply(lambda x: '{:.0f}'.format(x)) ValueError: Unknown format code 'f' for object of type 'str'

numeric_cols = results.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns.tolist() results[numeric_cols] = results[numeric_cols].apply(lambda x: x.map(lambda y: '{:.2f}%'.format(y * 100))) results将百分比后的字符型转变为整型

import pandas as pd data = {'col1': [6.1174e-11, 5.1174e-10, 5.1174e-9]} df = pd.DataFrame(data) df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: '{:.5f}{}'.format(x * 10**12, 'e-12')) print(df)

代码是6. date_month = cop_distance['date'].apply(lambda x :x.month) ：错误是AttributeError: ‘float’ object has no attribute ‘month’，如何修改

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在文件夹下创建一个文本文件file3.txt，内容如下： Time Code Price Volume 14:23:56 000001 15.69 650 14:24:08 000001 15.70 181 14:24:32 000001 15.68 59 使用代码读入文件内容，并且将四列数据分别处理为time.strftime、字符串、浮点数、整数形式。

解释一下 df['date'] = df['created_at'].apply(lambda x: trans_format(x, '%a %b %d %H:%M:%S +0800 %Y','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

TypeError: unsupported format string passed to Series.__format__

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