【Python基础】pandas中apply与map的异同
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前言
pandas作为数据处理与分析的利器，它的江湖地位非同小可。在我们数据处理与分析过程中，有时候需要对某一列的每一个值都进行处理，这时候推荐大家使用apply或者map。
但是，二者又有啥区别呢？一起来通过几个小例子学习一下吧。
APPLY
一、直接使用内置函数或者numpy函数
# 数据展示
>>> df
Out[1]:姓名 年龄
0 alan 19
1 black 15
2 cici 23
3 david 22
4 eric 18# 计算字符长度
>>> df['姓名'].apply(len)
Out[2]:
0 4
1 5
2 4
3 5
4 4
Name: 姓名, dtype: int64# 计算平方
>>> df['年龄'].apply(np.square)
Out[3]:
0 361
1 225
2 529
3 484
4 324
Name: 年龄, dtype: int64
二、使用lambda匿名函数
# 根据年龄打标签：是否成年
>>> df['年龄'].apply(lambda x: '已成年' if x>=18 else '未成年')
Out[4]:
0 已成年
1 未成年
2 已成年
3 已成年
4 已成年
Name: 年龄, dtype: object# 修改姓名为首字母大写
>>> df['姓名'].apply(lambda x: x.title())
Out[5]:
0 Alan
1 Black
2 Cici
3 David
4 Eric
Name: 姓名, dtype: object
三、使用def自定义函数
# 自定义函数
def fn(x):if x >=18:return '成年人'else:return '未成年'# 自定义函数作为apply参数
>>> df['年龄'].apply(fn)
Out[6]:
0 成年人
1 未成年
2 成年人
3 成年人
4 成年人
Name: 年龄, dtype: object
需要注意的是，apply不仅可以用于Series，还可用于DataFrame，具体可以根据自己的业务需要，及数据处理规范来使用即可。
MAP
一、直接使用内置函数或者numpy函数
# 计算字符长度
>>> df['姓名'].map(len)
Out[7]:
0 4
1 5
2 4
3 5
4 4
Name: 姓名, dtype: int64# 计算平方
>>> df['年龄'].map(np.square)
Out[8]:
0 361
1 225
2 529
3 484
4 324
Name: 年龄, dtype: int64
二、使用lambda匿名函数
# 根据年龄打标签：是否成年
>>> df['年龄'].map(lambda x: '已成年' if x>=18 else '未成年')
Out[9]:
0 已成年
1 未成年
2 已成年
3 已成年
4 已成年
Name: 年龄, dtype: object# 修改姓名为首字母大写
>>> df['姓名'].map(lambda x: x.title())
Out[10]:
0 Alan
1 Black
2 Cici
3 David
4 Eric
Name: 姓名, dtype: object
三、使用def自定义函数
# 自定义函数作为map参数
>>> df['年龄'].map(fn)
Out[11]:
0 成年人
1 未成年
2 成年人
3 成年人
4 成年人
Name: 年龄, dtype: object
四、使用dict作为map参数
# apply没有这种功能！
>>> df['姓名'].map({'alan':'女','black':'男','cici':'女','david':'男','eric':'男'})
Out[12]:
0 女
1 男
2 女
3 男
4 男
Name: 姓名, dtype: object
通过上面的小例子讲解，我们可以得出以下结论：
（1）map、apply在用于Series时，对每一个值进行处理，两者并没有什么区别。（是否受数据量影响可以自行验证）
（2）apply不仅可以用于Series，还可以用于DataFrame；而map只能用于Series。
（3）一般情况下，apply应用更广泛，尤其是自定义函数带多个参数时，建议使用apply。
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