Python 教学 | Pandas 函数应用（apply/map）【下】

Question

如题所述

Answer 1

在Python的Pandas库中，函数应用是数据处理的核心工具。上一期我们重点讲解了apply()函数，它在数据字段修改和新字段生成中尤为常见。然而，当单一函数无法满足复杂需求时，我们需要探索其他函数应用工具。本文将深入探讨Pandas中的map()和applymap()函数，这两种方法在数据处理中的应用和区别。

map()函数是Python内置的，它将一个函数应用于可迭代对象的每个元素，生成一个新的迭代器。在Pandas中，Pandas的map()函数则专为Series类型设计，适用于一维数据处理。例如，可以轻松地将资金列表中的每个元素通过货币数值转换函数转换，生成新的值列表。

与apply()类似，map()可以接收函数或字典作为参数。利用映射字典，我们可以方便地处理数据中的字段替换，比如将行业门类名称映射为代码，提高数据规整性和效率。通过Pandas读取的对照表，我们可以快速构建映射字典，简化操作过程。

另一个全局应用函数applymap()则针对数据表中每个数据值进行操作，如清洗工业数据中的小数。相比apply()和map()，applymap()在处理大量数据时，能够显著减少代码冗余和复杂度。使用匿名函数可以使代码更简洁，但务必注意处理过程中可能出现的细节问题。

总结来说，map()和applymap()是Pandas中强大的工具，简化了数据处理流程，尤其在需要对每个数据值进行操作的场景中。熟练掌握这些函数，将极大地提高数据处理的效率和准确性。通过实践，你将能够轻松应对各种数据需求，是Python数据处理不可或缺的部分。