Python之map与apply、applymap的区别

• map （其实是python自带的）用于series上，是元素级别的操作。
• apply 用在dataframe上，用于对row(行)或者column(列)进行计算；
• applymap 用于dataframe上，是元素级别的操作；

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(4, 3)), columns=list('bde'), index=range(4))

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1.当我们要对数据框（DataFrame）的数据进行按行或按列操作时用apply()

df.apply(lambda x: x.max())

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2、当我们要对Series的每一个数据进行操作时用map()

df['b'].map(lambda x: x+1)

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3、当我们要对数据框（DataFrame）的每一个数据进行操作时用applymap()，返回结果是DataFrame格式.
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总结：要对数据进行应用函数时，先看数据结构是DataFrame还是Series,Seriesj结构直接用map(),DataFrame结构的话再看是要按行还是按列进行操作来选择对应的函数即可~