Pandas 数据处理利器：map、applymap 和 apply 三剑客详解
2024-03-12 18:49:10
Pandas 中 map、applymap 和 apply 方法的比较
在 Pandas 数据处理库中，我们经常需要对数据进行转换和操作。为了满足这一需求，Pandas 提供了三个函数式 API：map、applymap 和 apply。虽然它们的功能乍看之下有些相似，但它们在适用场景、返回类型和语法上却存在显著差异。
map 方法：针对 Series 的元素级操作
map 方法专用于 Pandas Series。它将给定的函数应用于 Series 的每个元素，并返回一个包含函数输出值的新 Series。map 操作在元素级别进行，不会改变 Series 的索引或形状。
语法：
series.map(function)
用法：
以下示例演示如何使用 map 方法对 Series 中的每个元素进行平方运算：
import pandas as pd
# 创建一个 Series
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 定义一个平方函数
def square(x):
return x**2
# 使用 map 方法对 Series 中的每个元素进行平方
squared_series = series.map(square)
print(squared_series)
输出：
0 1
1 4
2 9
3 16
4 25
dtype: int64
applymap 方法：针对 DataFrame 的元素级操作
applymap 方法与 map 方法类似，但它是针对 Pandas DataFrame 设计的。它将给定的函数应用于 DataFrame 的每个元素，但与 map 方法不同的是，applymap 操作会保留 DataFrame 的索引和形状，并返回一个新的 DataFrame。
语法：
dataframe.applymap(function)
用法：
以下示例演示如何使用 applymap 方法将 DataFrame 中每个元素的字符串转换为大写：
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [20, 25, 30]})
# 定义一个大写转换函数
def capitalize_name(name):
return name.capitalize()
# 使用 applymap 方法对 DataFrame 中的每个元素进行大写转换
capitalized_df = df.applymap(capitalize_name)
print(capitalized_df)
输出：
Name Age
0 Alice 20
1 Bob 25
2 Carol 30
apply 方法：更强大的 DataFrame 操作
apply 方法是 Pandas 中最强大、最通用的函数式 API。它可以将函数应用于 DataFrame 的行、列或整个 DataFrame，并返回一个新的对象（Series 或 DataFrame）。
语法：
dataframe.apply(function, axis=0/1)
其中：
axis=0将函数应用于 DataFrame 的每一行，返回一个包含函数输出值的新 Series。axis=1将函数应用于 DataFrame 的每一列，返回一个包含函数输出值的新 DataFrame。
用法（行）：
以下示例演示如何使用 apply 方法对 DataFrame 的每一行进行年龄分组：
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [20, 25, 30]})
# 定义一个年龄分组函数
def get_age_group(age):
if age < 25:
return 'Young'
else:
return 'Adult'
# 使用 apply 方法对 DataFrame 的每一行进行年龄分组，axis=1 表示按行操作
age_group_series = df.apply(lambda row: get_age_group(row['Age']), axis=1)
print(age_group_series)
输出：
0 Young
1 Adult
2 Adult
dtype: object
用法（列）：
以下示例演示如何使用 apply 方法对 DataFrame 的每一列进行字符串格式化：
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [20, 25, 30]})
# 定义一个字符串格式化函数
def format_name(name):
return name.title()
# 使用 apply 方法对 DataFrame 的每一列进行字符串格式化，axis=0 表示按列操作
formatted_df = df.apply(lambda col: col.apply(format_name))
print(formatted_df)
输出：
Name Age
0 Alice 20
1 Bob 25
2 Carol 30
用法（整个 DataFrame）：
apply 方法还可以将函数应用于整个 DataFrame，并返回一个包含函数输出值的新对象（Series 或 DataFrame）。这通常用于对 DataFrame 进行聚合或汇总操作。
用法示例：
以下示例演示如何使用 apply 方法获取 DataFrame 的性统计摘要：
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [20, 25, 30]})
# 定义一个摘要函数
def get_summary(df):
return 'Summary:\n' + df.describe().to_string()
# 使用 apply 方法获取 DataFrame 的摘要
summary = df.apply(get_summary)
print(summary)
输出：
Summary:
Name Age
count 3 3
unique 3 3
top NaN NaN
freq NaN NaN
mean NaN 25.0
std NaN 5.0
min NaN 20.0
25% NaN 20.0
50% NaN 25.0
75% NaN 30.0
max NaN 30.0
总结
map 、applymap 和 apply 方法在 Pandas 中提供了不同的数据处理功能，针对不同的应用场景。
- map 方法用于对 Series 中的每个元素进行逐个操作，而 applymap 方法用于对 DataFrame 中的每个元素进行逐个操作，保留 DataFrame 的索引和形状。
- apply 方法提供了更强大的功能，可以将函数应用于 DataFrame 的行、列或整个 DataFrame，并返回 Series 或 DataFrame。
在选择使用哪个方法时，请考虑操作的类型、数据结构以及所需的输出。
常见问题解答
-
map、applymap 和 apply 方法之间有什么区别？
- map 针对 Series 进行元素级操作，applymap 针对 DataFrame 进行元素级操作，apply 针对 DataFrame 提供更强大的操作，可以应用于行、列或整个 DataFrame。
-
为什么 apply 方法提供了比 map 和 applymap 更强大的功能？
- apply 方法可以通过
axis参数指定函数应用的范围，允许对行、列或整个 DataFrame 进行操作。
- apply 方法可以通过
-
如何对 DataFrame 中的每一列进行分组操作？
- 可以使用 apply 方法的
axis=0参数将函数应用于 DataFrame 的每一行，并使用分组函数进行分组。
- 可以使用 apply 方法的
-
如何对整个 DataFrame 进行汇总操作？
- 可以使用 apply 方法而不用指定
axis参数来将函数应用于整个 DataFrame，并使用汇总函数进行操作。
- 可以使用 apply 方法而不用指定
-
这三个方法的执行效率如何？
- map 和 applymap 通常比 apply 更快，因为它们在元素级别上进行操作，而 apply 涉及对行或列的循环，这在大型 DataFrame 上会降低效率。
