怎样使用Pandas的map和apply函数？

数据转换函数对比：map、apply、applymap：

1.  map：只用于Series，实现每个值->值的映射；

2. apply：用于Series实现每个值的处理，用于Dataframe实现某个轴的Series的处理；

3. applymap：只能用于DataFrame，用于处理该DataFrame的每个元素；

1. map用于Series值的转换

实例：将股票代码英文转换成中文名字

Series.map(dict) or Series.map(function)均可

import pandas as pd
stocks = pd.read_excel('./datas/stocks/互联网公司股票.xlsx')
stocks.head()

stocks["公司"].unique()

array(['BIDU', 'BABA', 'IQ', 'JD'], dtype=object)

# 公司股票代码到中文的映射，注意这里是小写
dict_company_names = {
    "bidu": "百度",
    "baba": "阿里巴巴",
    "iq": "爱奇艺", 
    "jd": "京东"
}

方法1：Series.map(dict)

stocks["公司中文1"] = stocks["公司"].str.lower().map(dict_company_names)

stocks.head()

方法2：Series.map(function)

function的参数是Series的每个元素的值

stocks["公司中文2"] = stocks["公司"].map(lambda x : dict_company_names[x.lower()])

stocks.head()

2. apply用于Series和DataFrame的转换

• Series.apply(function), 函数的参数是每个值

• DataFrame.apply(function), 函数的参数是Series

Series.apply(function)

function的参数是Series的每个值

stocks["公司中文3"] = stocks["公司"].apply(
    lambda x : dict_company_names[x.lower()])

stocks.head()

DataFrame.apply(function)

function的参数是对应轴的Series

stocks["公司中文4"] = stocks.apply(
    lambda x : dict_company_names[x["公司"].lower()], 
    axis=1)

注意这个代码：
1、apply是在stocks这个DataFrame上调用；
2、lambda x的x是一个Series，因为指定了axis=1所以Seires的key是列名，可以用x[‘公司’]获取

stocks.head()

3. applymap用于DataFrame所有值的转换

sub_df = stocks[['收盘', '开盘', '高', '低', '交易量']]

sub_df.head()

# 将这些数字取整数，应用于所有元素
sub_df.applymap(lambda x : int(x))

# 直接修改原df的这几列
stocks.loc[:, ['收盘', '开盘', '高', '低', '交易量']] = sub_df.applymap(lambda x : int(x))

stocks.head()