1.apply()
当想让方程作用在一维的向量上时,可以使用apply来完成,如下所示
In [116]: frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon']) In [117]: frame Out[117]: b d e Utah -0.029638 1.081563 1.280300 Ohio 0.647747 0.831136 -1.549481 Texas 0.513416 -0.884417 0.195343 Oregon -0.485454 -0.477388 -0.309548 In [118]: f = lambda x: x.max() - x.min() In [119]: frame.apply(f) Out[119]: b 1.133201 d 1.965980 e 2.829781 dtype: float64
但是因为大多数的列表统计方程 (比如 sum 和 mean)是DataFrame的函数,所以apply很多时候不是必须的
2.applymap()
如果想让方程作用于DataFrame中的每一个元素,可以使用applymap().用法如下所示
In [120]: format = lambda x: '%.2f' % x In [121]: frame.applymap(format) Out[121]: b d e Utah -0.03 1.08 1.28 Ohio 0.65 0.83 -1.55 Texas 0.51 -0.88 0.20 Oregon -0.49 -0.48 -0.31
3.map()
map()只要是作用将函数作用于一个Series的每一个元素,用法如下所示
In [122]: frame['e'].map(format) Out[122]: Utah 1.28 Ohio -1.55 Texas 0.20 Oregon -0.31 Name: e, dtype: object
总的来说就是apply()是一种让函数作用于列或者行操作,applymap()是一种让函数作用于DataFrame每一个元素的操作,而map是一种让函数作用于Series每一个元素的操作。
以上这篇浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年09月24日
2024年09月24日
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