pandas中几个函数在变换中的应用

在pandas中，有几个函数在数据变换中非常常用，它们分别是map()、apply()、applymap()和transform()。

1. map()函数：map()函数用于对Series对象中的每个元素进行映射操作。它接受一个字典、Series或者函数作为参数，将每个元素根据映射关系进行替换。例如，我们可以使用map()函数将一个列中的字符串映射为对应的数字编码。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'fruit': 'apple', 'banana', 'orange'}

df = pd.DataFrame(data)

fruit_mapping = {'apple': 1, 'banana': 2, 'orange': 3}

df'fruit_code' = df'fruit'.map(fruit_mapping)

print(df)

输出结果：

   fruit  fruit_code

0 apple 1

1 banana 2

2 orange 3

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1. apply()函数：apply()函数用于对DataFrame对象中的某一列或某一行进行函数应用操作。它接受一个函数作为参数，并将该函数应用到每个元素或行/列上。例如，我们可以使用apply()函数计算每一行的总和或平均值。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': 1, 2, 3, 'B': 4, 5, 6}

df = pd.DataFrame(data)

row_sum = df.apply(lambda row: row.sum(), axis=1)

df'row_sum' = row_sum

print(df)

输出结果：

  A  B  row_sum

0 1 4 5

1 2 5 7

2 3 6 9

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1. applymap()函数：applymap()函数用于对DataFrame对象中的每个元素进行函数应用操作。它接受一个函数作为参数，并将该函数应用到每个元素上。例如，我们可以使用applymap()函数将所有元素转换为小写。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': 'apple', 'BANANA', 'Orange', 'B': 'CAT', 'dog', 'Elephant'}

df = pd.DataFrame(data)

df_lower = df.applymap(lambda x: x.lower())

print(df_lower)

输出结果：

      A         B

0 apple cat

1 banana dog

2 orange elephant

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1. transform()函数：transform()函数用于对DataFrame对象中的某一列进行函数应用操作，并返回一个与原DataFrame具有相同索引的新Series。它接受一个函数作为参数，并将该函数应用到每个元素上。例如，我们可以使用transform()函数计算每一列的标准化值。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': 1, 2, 3, 'B': 4, 5, 6}

df = pd.DataFrame(data)

df_normalized = df.transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())

print(df_normalized)

输出结果：

       A         B

0 -1.224745 -1.224745

1 0.000000 0.000000

2 1.224745 1.224745

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