Pandas 的「map」、「applymap」和「apply」在資料操作上有何不同？

深入研究Pandas 中「map」、「applymap」和「apply」的細微差別

在資料操作領域， Pandas 庫是一個基石，提供了大量有效處理表格資料的方法。其中，「map」、「applymap」和「apply」非常重要。然而，它們的細微差別有時會讓使用者感到困惑。

區分「apply」和「applymap」

雖然這兩種方法都在 DataFrame 上操作，但它們的主要區別在於粒度他們的應用程式。 'apply' 函數按行或按列，能夠提取特定值或對整個行或列執行計算。

另一方面，'applymap' 在元素方面工作，處理DataFrame 中的每個單獨的單元格值。當您需要對 DataFrame 的每個元素套用函數（例如格式化或轉換資料類型）時，這特別有用。

為 Series 引入「map」

Series 是 DataFrame 的一維等價物，它也擁有自己的逐元素函數應用方法：「map」。與整個 DataFrame 進行操作的「applymap」不同，「map」是專為 Series 設計的。

闡明用法的範例

要說明這些方法，請考慮以下內容DataFrame:

使用“apply”，我們可以計算範圍（最大值減去每列的

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

使用'applymap'，我們可以將每個浮點值格式化為字串：

df.applymap(lambda x: '%.2f' % x)

最後，在 ' 上使用 'map' DataFrame 的 e' 欄位：

df['e'].map(lambda x: '%.2f' % x)

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