Pandas map、applymap和apply方法有什么不同

在本文中，我们将介绍Pandas中的map、applymap和apply方法，以及它们之间的区别。这三种方法可以用于Pandas中的数据处理，但是它们有着不同的应用场景和处理方式。

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map方法

map方法是一种Series对象的方法，可以用于对Series中的每个元素进行操作。一般来说，对于一个Series对象，我们可以使用map方法对其中的元素进行自定义操作。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

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

s.map(lambda x: x+1)

上面的代码中，我们创建了一个Series对象s，并使用了map方法对其中的每个元素进行了操作，使其都加上了1。结果如下所示：

0    2
1    3
2    4
3    5
4    6
dtype: int64

可以看出，map方法返回了一个新的Series对象，其中的元素都加上了1。需要注意的是，map方法只适用于Series对象而不适用于DataFrame对象。

applymap方法

applymap方法是一种DataFrame对象的方法，可以对DataFrame中的每个元素进行操作。我们可以使用applymap方法将某个函数应用于DataFrame中的每一个元素。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
df = pd.DataFrame(data)

df.applymap(lambda x: x*2)

上面的代码中，我们创建了一个DataFrame对象df，使用了applymap方法并将其中的每个元素都乘以2。结果如下所示：

    0   1
0   2   4
1   6   8
2  10  12
3  14  16

可以看出，applymap方法返回了一个新的DataFrame对象，并将其中的每个元素都乘以了2。需要注意的是，applymap方法只适用于DataFrame对象而不适用于Series对象。

apply方法

apply方法既可以用于Series对象也可以用于DataFrame对象。对于Series对象，apply方法与map方法的功能相似；对于DataFrame对象，apply方法可以针对每一列或每一行进行操作。下面是两个简单的例子：

import pandas as pd

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

s.apply(lambda x: x*2)

上面的代码中，我们创建了一个Series对象s，使用了apply方法并将其中的每个元素都乘以2。结果如下所示：

0     2
1     4
2     6
3     8
4    10
dtype: int64

可以看出，apply方法与map方法的功能相似，都可以对Series对象中的每个元素进行操作。需要注意的是，apply方法只适用于DataFrame对象中的每一列或每一行。

import pandas as pd

data = [['Tom', 10], ['Jerry', 20], ['Mike', 30]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

df.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper())

上面的代码中，我们创建了一个DataFrame对象df，使用了apply方法并将其中的每个元素都转换为大写字母。结果如下所示：

    Name Age
0    TOM  10
1  JERRY  20
2   MIKE  30

可以看出，apply方法针对了DataFrame对象中的每一列，并将其中的每个元素都转换为了大写字母。

总结

map、applymap和apply方法是Pandas中常用的数据处理方法，它们都可以用于对Series或DataFrame对象的元素进行操作，但是它们的应用场景和处理方式不同。map方法适用于Series对象，applymap方法适用于DataFrame对象，而apply方法既适用于Series对象也适用于DataFrame对象，但是可以指定针对每一列或每一行进行操作。

需要注意的是，当我们使用这些方法时，不会改变原始数据，而是返回一个新的处理后的数据。因此，如果我们需要将处理后的数据保存在原始数据中，需要使用赋值操作符将新的数据赋给原始数据。例如：

import pandas as pd

data = [['Tom', 10], ['Jerry', 20], ['Mike', 30]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

df['Name'] = df['Name'].apply(lambda x: x.upper())

df

上面的代码中，我们使用了apply方法将Name列中的元素转换为大写字母，并使用赋值操作符将处理后的数据赋给了原始数据。结果如下所示：

    Name  Age
0    TOM   10
1  JERRY   20
2   MIKE   30

可以看出，原始数据中的Name列已经被转换为了大写字母。

总的来说，这些方法可以方便地进行数据处理和转换，使我们能够更加高效地处理大量数据。