Pandas DataFrame.applymap(~)
方法在源 DataFrame 的每個條目上應用一個函數。請注意,將返回 DataFrame 的新副本,因此源 DataFrame 將保持不變。
參數
1. func
| function
該函數將 DataFrame 的條目作為參數並返回新值。
返回值
具有轉換後的值的新DataFrame。
警告
為了檢查是否可以進行任何優化,applymap(~)
在第一行/列上調用 func
兩次。正如您所期望的,這些函數中隻有一個會實際應用映射並返回新值。
但陷阱是,如果指定的 func
修改了其他內容,那麽該修改最終將在第一行/列中發生兩次。
例子
基本用法
考慮以下 DataFrame :
df = pd.DataFrame({"A":[3,4], "B":[5,6]})
df
A B
0 3 5
1 4 6
假設我們想將 DataFrame 中的每個值增加 5
:
df.applymap(lambda x : x + 5)
A B
0 8 10
1 9 11
請注意以下事項:
-
x
表示df
的條目(例如3
、4
等)。 -
由於返回了新的DataFrame,我們原來的
df
保持不變。
更喜歡矢量化操作而不是 applymap
大多數時候,我們不需要使用applymap(~)
,因為我們可以直接操作元素,如下所示:
df + 5
A B
0 8 10
1 9 11
這些矢量化操作比 apply(~)
和 applymap(~)
等轉換的性能要高得多。
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注:本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 Pandas DataFrame | applymap method。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。