Pandas-高级处理（六）：map()【将自定义函数作用于Series的每个元素】、apply()【将自定义函数作用于DF的行或者列】、applymap()函数【将自定义函数作用于DF的所有元素】

末蓝、 2023-10-05 22:27 17阅读 0赞

## 一、map ##

map()是Series对象的一个函数，DataFrame中没有map()，map()的功能是将一个自定义函数作用于Series对象的每个元素。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

现在使用map()函数来将data1这一列的数据改为保留三位小数显示

df['data1'] = df['data1'].map(lambda x : "%.3f"%x)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

## 二、apply ##

apply()函数的功能是将一个自定义函数作用于DataFrame的行或者列  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
eg：现在使用apply()对data1和data2相加  
运行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

df.loc['total'] = df[['data1','data2']].apply(lambda x : x.sum(), axis = 0)  #注意索引行必须用loc

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

### 1、apply案例01 ###

import pandas as pd
    import time

# 使用pandas加载csv文件
    pd_file = pd.read_csv("raw_data.csv", encoding='utf-8')

# 介绍数据集各列的数据类型，是否为空值，内存占用情况
    pd_file.info()

![在这里插入图片描述][a6ecd27ece994eafa6f033bcb3c3f402.png_pic_left]

# 主要介绍数据集各列的数据统计情况（最大值、最小值、标准偏差、分位数等等）
    pd_file.describe()

![在这里插入图片描述][5d795a087aeb4abcbedc3ce3e7315248.png_pic_left]

# 查看pd_file文件数据
    pd_file

![在这里插入图片描述][286bd2962ed24d01a0477cb9f079fd58.png_pic_left]

# 将‘时间’列的int64类型的时间样式数据(20211215235920)转为object类型的时间样式数据(2021-12-15 23:59:20)
    pd_file['时间_Temp'] = pd_file['时间'].apply(lambda x:time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.strptime(str(x),'%Y%m%d%H%M%S')))
    pd_file.info()

![在这里插入图片描述][ed844f64f1b54c9f9a373361977b87e9.png_pic_left]

pd_file

![在这里插入图片描述][5902b113b4a04904a143d1ba7ae2f49d.png_pic_left]

## 三、applymap ##

applymap()函数的功能是将自定义函数作用于DataFrame的所有元素  
eg：现在将DataFrame的所有元素前面加字符\#

1 def add(n):
    2     return '#' + str(n)
    3 df.applymap(add)

运行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201214200351105.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201214200426180.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
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