python pandas.map apply applymap 三種方法小結
pandas包的apply方法表示對DataFrame中的每一列元素應用函式。比如：
同時也可以在行方向做運算：
map方法：這裡的map方法有點像mapreduce中的map()方法，具體的過程是將資料集中的每一個元素進行函式處理，如下：
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df['a'] Out[17]: aber 0.320930 tom 1.311012 jack -2.008876 toms -2.282446 Name: a, dtype: float64 add = lambda x:x+1 df['a'].map(add) Out[19]: aber 1.320930 tom 2.311012 jack -1.008876 toms -1.282446 Name: a, dtype: float64 |
既然有map() 我們不妨看一看有沒有reduce()，他的效果又是怎樣的：reduce：
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reduceData = df['a'].reduce(add) 報錯：'Series' object has no attribute 'reduce' 再次嘗試： df['a'] Out[17]: aber 0.320930 tom 1.311012 jack -2.008876 toms -2.282446 Name: a, dtype: float64 f = lambda x,y:x+y reduceData = functools.reduce(f,df['a']) reduceData Out[28]: -2.659379404636298 可以得到，reduce在pandas中沒有，在functools包中，主要的操作過程是： X Y 1 2 3 3 6 4 10 5 這樣計算的，上面的過程是 f = lambdas x,y :x+y 的過程 |
最後一個applymap的用法：
format = lambda x:'%.2f'%x
df.applymap(format) Out[32]: a b c d e aber 0.32 -0.62 -0.10 -0.89 -0.65 tom 1.31 -1.96 0.63 -0.82 -0.88 jack -2.01 -1.21 -1.74 0.43 0.40 toms -2.28 1.30 0.34 -1.15 0.44
可以得出：map是以行或者列為單位，series的角度下進行操作，或加或減等等隻影響一部分資料
apply是以行或者列為單位在dataframe的角度下對行或列的範圍裡進行操作，預設為列，
applymap是對整個dataframe不論行或者列進行操作。
reduce是在functools包中的一個簡單的聚合函式
最後有一個小實驗：
已知：f = lambda x:x.max()-x.min()
add = lambda x:x+1
f = lambda x,y:x+y
format = lambda x:'%.2f'%x
df.applymap(add) 正常，為資料框的值加1，
df.apply(add) 正常，為資料框的值加1，
apply(format) 不正常，程式報錯
df.applymap(f) 不正常
到底是為什麼，留下來再試