Python dask.dataframe.DataFrame.applymap用法及代码示例

用法: DataFrame.applymap(func, meta='__no_default__')

将函数应用于 Dataframe 元素。

此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.applymap 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

此方法应用一个函数，该函数接受并向 DataFrame 的每个元素返回一个标量。

参数：

func：可调用的: Python 函数，从单个值返回单个值。
na_action：{无，‘ignore’}，默认无(Dask 中不支持): 如果‘ignore’，传播 NaN 值，而不将它们传递给 func。
**kwargs：: 附加关键字参数作为关键字参数传递给 func 。

DataFrame: 转换后的 DataFrame 。

例子：

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2.12], [3.356, 4.567]])  
>>> df  
       0      1
0  1.000  2.120
1  3.356  4.567

>>> df.applymap(lambda x: len(str(x)))  
   0  1
0  3  4
1  5  5

像 Series.map 一样，NA 值可以忽略：

>>> df_copy = df.copy()  
>>> df_copy.iloc[0, 0] = pd.NA  
>>> df_copy.applymap(lambda x: len(str(x)), na_action='ignore')  
      0  1
0  <NA>  4
1     5  5

请注意，经常存在 func 的矢量化版本，它会更快。您可以按元素对每个数字求平方。

>>> df.applymap(lambda x: x**2)  
           0          1
0   1.000000   4.494400
1  11.262736  20.857489

但在这种情况下最好避免 applymap。

>>> df ** 2  
           0          1
0   1.000000   4.494400
1  11.262736  20.857489

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.DataFrame.applymap。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

例子：