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  • pandas map(),apply(),applymap()区别解析
  • 2021/2/24 14:50:31
  • 基础

    以下操作基于python 3.6 windows 10 环境下 通过
    将通过实例来演示三者的区别

    toward_dict = {1: '东', 2: '南', 3: '西', 4: '北'}
    df = pd.dataframe({'house' : list('aabcefg'),
              'price' : [100, 90, '', 50, 120, 150, 200],
              'toward' : ['1','1','2','3','','3','2']})
    df
    

    以下操作基于此图中的df

    map()方法

    通过df.(tab)键,发现df的属性列表中有apply() 和 applymap(),但没有map().
    map()是python 自带的方法, 可以对df某列内的元素进行操作, 我个人最常用的场景就是有toward_dict的映射关系 ,为df中的toward匹配出结果,

     df['朝向'] = df.toward.map(toward_dict);df
    

    代码运行结果

    结果就是没有匹配出来, why???
    因为df.toward这列数字是str型的, toward_dict中的key是int型,下面修正操作下:两个思路:

    第一种思路:`toward_dict`的key转换为str型
    toward_dict2 = dict((str(key), val) for key, val in toward_dict.items())
    

    完美解决

    # 第二种思路, 将df.toward转为int型
    df.toward = df.toward.map(lambda x: np.nan if x == '' else x).map(int,na_action='ignore')
    df['朝向2'] = df.toward.map(toward_dict);df
    

    结果呈现

    apply() 方法

    更新时间: 2018-08-10
    我目前的实际工作中使用apply()方法比较少, 所以整理的内容比较简陋, 后续涉及到数据分析方面可能会应用比较多些.

    先将上面的测试中的map替换为apply,看看怎么样?
    结果报错了, valueerror, 还是老老实实写实际操作例子吧 ?
    参考dataframe.apply官方文档
    文档中第一个参数:

    func : function
    function to apply to each column or row.

    意思即是, 将传入的func应用到每一列或每一行,进行元素级别的运算
    第二个参数:

    axis : {0 or ‘index', 1 or ‘columns'}, default 0
    axis along which the function is applied:
    0 or ‘index': apply function to each column. # 注意这里的解释
    1 or ‘columns': apply function to each row.

    举例:

    这里写图片描述

    这个要特别注意的,
    没有继续使用map里的df, 是因为df.house是字符串, 不能进行np.sum运算,会报错.
    2018年12月3日 新增:
    最近在工作中使用到了pandas.apply()方法,更新如下:

    背景介绍:

    一个 df 有三个列需要进行计算,change_type 值 为1和0, 1为涨价,0为降价, price为现价, changed为涨降价的绝对值, 现求:涨降价的比例, 精确到0位,无小数位,
    解决思路:
    1.最主要的计算是: 涨降价的绝对值/ 原价
    2.最主要的难点是: 涨价的原价 = 现价 - 绝对值
    降价的原价 = 现价 + 绝对值
    伪代码如下: 涨降价比例 = round(changed/(price 加上或减去 changed), 0)
    就是我需求的结果了.

    解决方案 如下:
    以下代码经过win 10 环境 python3.6 版本测试通过

    import pandas as pd
    df = pd.dataframe({'change_type' : [1,1,0,0,1,0],
              'price' : [100, 90, 50, 120, 150, 200],
              'changed' : [10,8,4,11,14,10]})
    
    def get_round(change_type, price, changed_val):
    	"""
    	策略设计
    	"""
    	if change_type == 0:
    		return round(changed_val/(price + changed_val) * 100, 2)
    	elif change_type == 1:
    		return round(changed_val/(price - changed_val) * 100, 2)
    	else:
    		print(f'{change} is not exists')
    
    # 策略实现
    df['round'] = df.apply(lambda x: get_round(x['change_type'], x['price'], x['changed']),axis=1)
    
    

    若有问题, 欢迎指正, 谢谢

    applymap()

    参考dataframe.applymap官方文档:

    func : callable
    python function, returns a single value from a single value.

    文档很简单, 只有一个参数, 即传入的func方法
    样例参考文档吧, 没有比这个更简单了

    总结:

    map() 方法是pandas.series.map()方法, 对df中的元素级别的操作, 可以对df的某列或某多列, 可以参考文档
    apply(func) 是df的属性, 对df中的行数据或列数据应用func操作.
    applymap(func) 也是df的属性, 对整个df所有元素应用func操作

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