18 Pandas的数据转换函数map、apply、applym

2022-11-09  本文已影响0人  Viterbi

18 Pandas的数据转换函数map、apply、applymap

数据转换函数对比：map、apply、applymap：

  1. map：只用于Series，实现每个值->值的映射；
  2. apply：用于Series实现每个值的处理，用于Dataframe实现某个轴的Series的处理；
  3. applymap：只能用于DataFrame，用于处理该DataFrame的每个元素；

1. map用于Series值的转换

实例：将股票代码英文转换成中文名字

Series.map(dict) or Series.map(function)均可


import pandas as pd
stocks = pd.read_excel('./datas/stocks/互联网公司股票.xlsx')
stocks.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>
日期 公司 收盘 开盘 高 低 交易量 涨跌幅
0 2019-10-03 BIDU 104.32 102.35 104.73 101.15 2.24 0.02
1 2019-10-02 BIDU 102.62 100.85 103.24 99.50 2.69 0.01
2 2019-10-01 BIDU 102.00 102.80 103.26 101.00 1.78 -0.01
3 2019-10-03 BABA 169.48 166.65 170.18 165.00 10.39 0.02
4 2019-10-02 BABA 165.77 162.82 166.88 161.90 11.60 0.00 
stocks["公司"].unique()


    array(['BIDU', 'BABA', 'IQ', 'JD'], dtype=object)


# 公司股票代码到中文的映射，注意这里是小写
dict_company_names = {
    "bidu": "百度",
    "baba": "阿里巴巴",
    "iq": "爱奇艺", 
    "jd": "京东"
}

方法1：Series.map(dict)

stocks["公司中文1"] = stocks["公司"].str.lower().map(dict_company_names)

stocks.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>
日期 公司 收盘 开盘 高 低 交易量 涨跌幅 公司中文1
0 2019-10-03 BIDU 104.32 102.35 104.73 101.15 2.24 0.02 百度
1 2019-10-02 BIDU 102.62 100.85 103.24 99.50 2.69 0.01 百度
2 2019-10-01 BIDU 102.00 102.80 103.26 101.00 1.78 -0.01 百度
3 2019-10-03 BABA 169.48 166.65 170.18 165.00 10.39 0.02 阿里巴巴
4 2019-10-02 BABA 165.77 162.82 166.88 161.90 11.60 0.00 阿里巴巴

方法2：Series.map(function)

function的参数是Series的每个元素的值

stocks["公司中文2"] = stocks["公司"].map(lambda x : dict_company_names[x.lower()])

stocks.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>
日期 公司 收盘 开盘 高 低 交易量 涨跌幅 公司中文1 公司中文2
0 2019-10-03 BIDU 104.32 102.35 104.73 101.15 2.24 0.02 百度 百度
1 2019-10-02 BIDU 102.62 100.85 103.24 99.50 2.69 0.01 百度 百度
2 2019-10-01 BIDU 102.00 102.80 103.26 101.00 1.78 -0.01 百度 百度
3 2019-10-03 BABA 169.48 166.65 170.18 165.00 10.39 0.02 阿里巴巴 阿里巴巴
4 2019-10-02 BABA 165.77 162.82 166.88 161.90 11.60 0.00 阿里巴巴 阿里巴巴

2. apply用于Series和DataFrame的转换

  • Series.apply(function), 函数的参数是每个值
  • DataFrame.apply(function), 函数的参数是Series

Series.apply(function)

function的参数是Series的每个值

stocks["公司中文3"] = stocks["公司"].apply(
	lambda x : dict_company_names[x.lower()])

stocks.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>
日期 公司 收盘 开盘 高 低 交易量 涨跌幅 公司中文1 公司中文2 公司中文3
0 2019-10-03 BIDU 104.32 102.35 104.73 101.15 2.24 0.02 百度 百度 百度
1 2019-10-02 BIDU 102.62 100.85 103.24 99.50 2.69 0.01 百度 百度 百度
2 2019-10-01 BIDU 102.00 102.80 103.26 101.00 1.78 -0.01 百度 百度 百度
3 2019-10-03 BABA 169.48 166.65 170.18 165.00 10.39 0.02 阿里巴巴 阿里巴巴 阿里巴巴
4 2019-10-02 BABA 165.77 162.82 166.88 161.90 11.60 0.00 阿里巴巴 阿里巴巴 阿里巴巴

DataFrame.apply(function)

function的参数是对应轴的Series

stocks["公司中文4"] = stocks.apply(
    lambda x : dict_company_names[x["公司"].lower()], 
    axis=1)

注意这个代码：
1、apply是在stocks这个DataFrame上调用；
2、lambda x的x是一个Series，因为指定了axis=1所以Seires的key是列名，可以用x[‘公司’]获取


stocks.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>
日期 公司 收盘 开盘 高 低 交易量 涨跌幅 公司中文1 公司中文2 公司中文3 公司中文4
0 2019-10-03 BIDU 104.32 102.35 104.73 101.15 2.24 0.02 百度 百度 百度 百度
1 2019-10-02 BIDU 102.62 100.85 103.24 99.50 2.69 0.01 百度 百度 百度 百度
2 2019-10-01 BIDU 102.00 102.80 103.26 101.00 1.78 -0.01 百度 百度 百度 百度
3 2019-10-03 BABA 169.48 166.65 170.18 165.00 10.39 0.02 阿里巴巴 阿里巴巴 阿里巴巴 阿里巴巴
4 2019-10-02 BABA 165.77 162.82 166.88 161.90 11.60 0.00 阿里巴巴 阿里巴巴 阿里巴巴 阿里巴巴

3. applymap用于DataFrame所有值的转换

sub_df = stocks[['收盘', '开盘', '高', '低', '交易量']]

sub_df.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>
收盘 开盘 高 低 交易量
0 104.32 102.35 104.73 101.15 2.24
1 102.62 100.85 103.24 99.50 2.69
2 102.00 102.80 103.26 101.00 1.78
3 169.48 166.65 170.18 165.00 10.39
4 165.77 162.82 166.88 161.90 11.60 

# 将这些数字取整数，应用于所有元素
sub_df.applymap(lambda x : int(x))
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>
收盘 开盘 高 低 交易量
0 104 102 104 101 2
1 102 100 103 99 2
2 102 102 103 101 1
3 169 166 170 165 10
4 165 162 166 161 11
5 165 168 168 163 14
6 16 15 16 15 10
7 15 15 15 15 8
8 15 16 16 15 11
9 28 28 28 27 8
10 28 28 28 27 9
11 28 28 28 27 10 

# 直接修改原df的这几列
stocks.loc[:, ['收盘', '开盘', '高', '低', '交易量']] = sub_df.applymap(lambda x : int(x))


stocks.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>
日期 公司 收盘 开盘 高 低 交易量 涨跌幅 公司中文1 公司中文2 公司中文3 公司中文4
0 2019-10-03 BIDU 104 102 104 101 2 0.02 百度 百度 百度 百度
1 2019-10-02 BIDU 102 100 103 99 2 0.01 百度 百度 百度 百度
2 2019-10-01 BIDU 102 102 103 101 1 -0.01 百度 百度 百度 百度
3 2019-10-03 BABA 169 166 170 165 10 0.02 阿里巴巴 阿里巴巴 阿里巴巴 阿里巴巴
4 2019-10-02 BABA 165 162 166 161 11 0.00 阿里巴巴 阿里巴巴 阿里巴巴 阿里巴巴

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