Python Pandas dataframe.applymap()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Dataframe.applymap()方法應用一個函數，該函數接受並返回DataFrame的每個元素的標量。

用法： DataFrame.applymap(func)

參數：
func:Python function, returns a single value from a single value.

返回：Transformed DataFrame.

有關在代碼中使用的CSV文件的鏈接，請單擊此處

範例1：應用applymap()在 DataFrame 上找到編號的函數。所有單元格中的字符數。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Making data frame from the csv file 
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Printing the first 10 rows of  
# the data frame for visualization 
df[:10]

# Using lambda function we first convert all  
# the cell to a string value and then find 
# its length using len() function 
df.applymap(lambda x:len(str(x)))

輸出：

請注意如何將所有nan值都轉換為字符串nan，並將其長度求值為3。

範例2：附加_X 在每個單元格中使用applymap()函數。

為了追加_X 在每個單元格中，首先將每個單元格轉換為字符串。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Making data frame from the csv file 
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Using applymap() to append '_X' 
# in each cell of the dataframe 
df.applymap(lambda x:str(x) + '_X')

輸出：

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注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas 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。