Python | 熊猫 DataFrame.applymap()

熊猫 Pandas 库提供了许多有用的方法来操作和处理数据帧(DataFrame)和序列(Series)对象。其中之一是 DataFrame.applymap() 方法，它可以应用一个函数到数据帧中每个元素，并返回处理后的数据帧。

语法

DataFrame.applymap(func)

其中 func 是一个可调用的函数对象，可以是函数，lambda 函数或其他可调用对象。

参数

• func: 必需。一个可调用的函数对象，接收一个元素为参数，返回处理后的值。

注意事项

• 应用的函数必须返回一个值，否则会抛出错误。
• 不能修改数据帧本身，而是会返回处理后的新数据帧。

示例

假设有以下数据：

import pandas as pd
data = {
    'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
    'Age': [28, 34, 29, 42],
    'Country': ['US', 'Canada', 'UK', 'Australia'],
    'Salary': [5000, 5500, 4500, 6000]
}
df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用 applymap() 方法应用一个函数，将数据帧中的所有元素转换为字符串类型：

df_str = df.applymap(str)
print(df_str)

# Output:
#      Name Age    Country Salary
# 0     Tom  28         US   5000
# 1    Jack  34     Canada   5500
# 2   Steve  29         UK   4500
# 3   Ricky  42  Australia   6000

我们也可以使用 applymap() 方法应用一个 lambda 函数，将数据帧中的所有元素加上 1：

df_plus_one = df.applymap(lambda x: x + 1)
print(df_plus_one)

# Output:
#      Name  Age    Country  Salary
# 0     Tom   29         US    5001
# 1    Jack   35     Canada    5501
# 2   Steve   30         UK    4501
# 3   Ricky   43  Australia    6001

总结

DataFrame.applymap() 方法是处理数据帧中每个元素的一个有用的方法。它可以应用一个函数、lambda 函数或其他可调用对象到数据帧中每个元素，并返回处理后的数据帧。