pandas中DataFrame的apply与applymap方法详解：
apply方法： 功能：允许用户在DataFrame上应用自定义函数，类似于Python的map函数。 灵活性：可以执行对整个DataFrame、特定行、列或数据块的映射计算。 操作级别：不仅限于元素级操作，还可以在行或列级别执行复杂计算。通过指定轴参数，可以将apply操作限制在行或列上。 返回结果：可以是标量值，也可以是包含多个值的列表或Series，为数据处理提供了更大的灵活性。
applymap方法： 功能：专门用于处理元素级别的操作，允许在DataFrame中的每个元素上应用函数。 使用场景：与apply类似，但名称不同以避免与Series方法冲突。适用于需要将DataFrame中的数据转换为特定格式等场景。 灵活性：与apply相比，applymap专注于元素级操作，不提供轴参数选项。
总结： apply方法更加灵活，适用于行或列级别的复杂计算。 applymap方法专注于元素级操作，适用于简单、直接的元素转换。 熟练掌握这两种方法，可以显著提高数据处理效率。