PythonPandas分組聚合的實現(xiàn)方法-創(chuàng)新互聯(lián)

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apply(),applymap()和map()

apply()和applymap()是DataFrame的函數(shù)，map()是Series的函數(shù)。

apply()的操作對象是DataFrame的一行或者一列數(shù)據(jù)，applymap()是DataFrame的每一個元素。map()也是Series中的每一個元素。

apply()對dataframe的內(nèi)容進(jìn)行批量處理, 這樣要比循環(huán)來得快。如df.apply(func,axis=0,.....) func：定義的函數(shù)，axis=0時為對列操作，=1時為對行操作。

map()和python內(nèi)建的沒啥區(qū)別，如df['one'].map(sqrt)。

import numpy as np

from pandas import Series, DataFrame

 

frame = DataFrame(np.random.randn(4, 3),

         columns = list('bde'),

         index = ['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])

print frame

print np.abs(frame)

print

 

f = lambda x: x.max() - x.min()

print frame.apply(f)

print frame.apply(f, axis = 1)

def f(x):

  return Series([x.min(), x.max()], index = ['min', 'max'])

print frame.apply(f)

print

 

print 'applymap和map'

_format = lambda x: '%.2f' % x

print frame.applymap(_format)

print frame['e'].map(_format) 

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文章標(biāo)題：PythonPandas分組聚合的實現(xiàn)方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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