用法:
DataFrame.applymap(func, na_action=None, **kwargs)
將函數應用於 Dataframe 元素。
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。
- func:可調用的
Python 函數,從單個值返回單個值。
- na_action:{無,‘ignore’},默認無
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 。
參數:
返回:
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
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注:本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 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。