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apply,applymap和map的应用
总结:
apply 用在dataframe上，用于对row或者column进行计算；
applymap 用于dataframe上，是元素级别的操作；
map （其实是python自带的）用于series上，是元素级别的操作。
在Python中如果想要对数据使用函数，可以借助apply(),applymap(),map() 来应用函数，括号里面可以是直接函数式，或者自定义函数（def）或者匿名函数（lambad）。
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
from pandas import Series
df1= DataFrame({
"sales1":[-1,2,3],
"sales2":[3,-5,7],
})
df1
1、当我们要对数据框（DataFrame）的数据进行按行或按列操作时用apply()
df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=1)
#axis=1，表示按行对数据进行操作
#从下面的结果可以看出，我们使用了apply函数之后，系统自动按行找最大值和最小值计算，每一行输出一个值
0 4
1 7
2 4
dtype: int64
df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=0)
#默认参数axis=0,表示按列对数据进行操作
#从下面的结果可以看出，我们使用了apply函数之后，系统自动按列找最大值和最小值计算，每一列输出一个值
sales1 4
sales2 12
dtype: int64
2、当我们要对数据框（DataFrame）的每一个数据进行操作时用applymap()，返回结果是DataFrame格式
df1.applymap(lambda x : 1 if x>0 else 0)
#从下面的结果可以看出，我们使用了applymap函数之后，
#系统自动对每一个数据进行判断，判断之后输出结果
3、当我们要对Series的每一个数据进行操作时用map()
df1.sales1.map(lambda x : 1 if x>0 else 0)
#df1.sales1就是一个Series
0 0
1 1
2 1
Name: sales1, dtype: int64
4、总结：要对数据进行应用函数时，先看数据结构是DataFrame还是Series,Seriesj结构直接用map(),DataFrame结构的话再看是要按行还是按列进行操作来选择对应的函数即可~