pandas的map函数与apply函数的区别

import pandas as pd
import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list("ABC"),index=[1,2,3,4]) #apply函数对DataFrame和Series的一列做整体运算
df.apply(lambda x:x.max()-x.min()) # =============================================================================
# A 2.862952
# B 2.463625
# C 3.524467
# ============================================================================= #applymap作用于DataFrame的每一个元素
df.applymap(lambda x:int(x)) # =============================================================================
# A B C
# 1 1 1 0
# 2 0 0 0
# 3 -1 -1 -2
# 4 0 0 0
# ============================================================================= #map对Series中的每一个元素做转换
df["A"].map(lambda x:x+1) # =============================================================================
# 1 2.589162
# 2 0.619365
# 3 -0.273790
# 4 1.565583
# =============================================================================
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