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Pandas 矢量化中的'map”、'applymap”和'apply”有何不同?

Dec 07, 2024 am 03:09 AM

How Do `map`, `applymap`, and `apply` Differ in Pandas Vectorization?

Pandas 中的向量化方法:map、applymap 和 apply

Pandas 提供了將函數應用于數據結構的便捷方法。 map、applymap 和 apply 是有助于數據操作和轉換的三種方法。每種方法都有特定的目的,其使用取決于所需的結果。

map

map 在將函數按元素應用于系列時使用。它返回一個具有轉換后的值的新系列。

示例:

import pandas as pd

series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

def square(x):
    return x ** 2

squared_series = series.map(square)

print(squared_series)
# Output:
# 0    1
# 1    4
# 2    9
# 3   16
# 4   25
# dtype: int64

applymap

applymap 應用函數逐元素到 DataFrame。它使用轉換后的值創(chuàng)建一個新的 DataFrame。

示例:

df = pd.DataFrame({
    'name': ['John', 'Jane', 'Tom'],
    'age': [20, 25, 30]
})

def capitalize(x):
    return x.capitalize()

df['name'] = df['name'].applymap(capitalize)

print(df)
# Output:
#    name  age
# 0  John   20
# 1  Jane   25
# 2  Tom    30

apply

apply 允許更多通過對 DataFrame 逐行或逐列應用函數來進行復雜的轉換。它返回帶有結果的 Series 或 DataFrame。

示例:

def get_age_group(age):
    if age <= 20:
        return 'Young'
    elif age <= 40:
        return 'Middle-aged'
    else:
        return 'Senior'

df['age_group'] = df['age'].apply(get_age_group)

print(df)
# Output:
#   name  age age_group
# 0  John   20     Young
# 1  Jane   25  Middle-aged
# 2  Tom    30  Middle-aged

以上是Pandas 矢量化中的'map”、'applymap”和'apply”有何不同?的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網其他相關文章!

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