本文主要是介绍apply、map与applymap的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
series用apply和map
结论：apply可以传入额外的参数
Series.apply()
- apply()函数将一个指定的函数应用于Series中的每个元素。
- apply()可以传入额外的参数和关键字参数到你的函数中。
- apply()更适合于更通用的操作，尤其是当你的函数需要更多的参数时。
性能上，.apply()通常比.map()慢，因为它更通用。
示例：
import pandas as pds = pd.Series([1, 2, 3])# 使用.apply()方法
result_apply = s.apply(lambda x: x**2)
Series.map()
- map()函数对Series中的每个元素应用指定的函数或者是一个{key: value}映射。
- map()主要用于当你需要将Series中的元素替换或映射到另一个集合时。
- map()不能传入额外的参数，其函数接口必须只有一个输入值。
当你有一个字典或Series并希望根据这个映射来转换数据时，.map()特别有用。
示例：
import pandas as pds = pd.Series([1, 2, 3])# 使用.map()方法
result_map = s.map(lambda x: x**2)两者的主要区别：
- apply()允许更复杂的操作和*额外的参数*传递给函数，更为灵活。
- map()对于元素级别的简单转换更快，特别是在你只需要一个简单的函数或者是进行映射替换时。.map()还可以接受一个字典或Series，根据索引进行映射，而.apply()不支持这种操作。
dataframe用applymap与apply的区别
apply
- apply()方法可以沿着DataFrame的某一个轴（行或列）应用一个函数，可以使用在行或列上。
- apply()在DataFrame的每一列或行上执行更复杂的操作。当你使用.apply()时，每一次操作传入的是列或行的全部数据（一个Series对象）。
- 可以使用额外的参数传递给.apply()中的函数。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['a', 'b'])# 对每一列求和
df_sum = df.apply(sum, axis=0)# 对每一行求和
df_sum_rows = df.apply(sum, axis=1)
applymap
- applymap()方法是DataFrame的方法，它对DataFrame中的每个元素应用一个指定的函数。
- applymap()只能用于元素级别的函数。
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['a', 'b'])# 使用.applymap()方法
df_applymap = df.applymap(lambda x: x**2)
追问1：series的apply函数与dataframe函数的区别
核心点：传入数据的不同
Series.apply 作用于 Series 的单个元素。
DataFrame.apply 可以作用于 DataFrame 的列或行，这取决于 axis 参数的值。
这篇关于apply、map与applymap的区别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
