Python dask.dataframe.DataFrame.applymap用法及代碼示例

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

將函數應用於 Dataframe 元素。

此文檔字符串是從 pandas.core.frame.DataFrame.applymap 複製而來的。

可能存在與 Dask 版本的一些不一致之處。

此方法應用一個函數，該函數接受並向 DataFrame 的每個元素返回一個標量。

參數：

func：可調用的: Python 函數，從單個值返回單個值。
na_action：{無，‘ignore’}，默認無(Dask 中不支持): 如果‘ignore’，傳播 NaN 值，而不將它們傳遞給 func。
**kwargs：: 附加關鍵字參數作為關鍵字參數傳遞給 func 。

DataFrame: 轉換後的 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 一樣，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

請注意，經常存在 func 的矢量化版本，它會更快。您可以按元素對每個數字求平方。

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

但在這種情況下最好避免 applymap。

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.dataframe.DataFrame.applymap。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：