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pandas

1 pandas基础 1.1 pandas介绍与安装 1.2 pandas的Series和DataFrame的基本操作 1.3 pandas的Index对象的理解与使用 1.4 pandas的基本统计分析函数的使用 2 pandas的数据读取与存储 2.1 pandas的CSV、Excel等文件的读取与写入 2.2 pandas的SQL数据库的读取与写入 2.3 pandas的HDF5和其他二进制格式的读取与写入 2.4 利用pandas进行数据清洗 3 pandas的数据处理 3.1 pandas的数据选择:布尔索引、位置索引和标签索引 3.2 pandas的数据过滤与排序 3.3 pandas的缺失值处理 3.4 pandas的数据转换:apply(),map(),applymap() 3.5 pandas的数据重塑:stack(), unstack() 4 pandas的数据合并与连接 4.1 pandas的concat()与append() 4.2 pandas的merge()与join() 4.3 pandas的数据透视表pivot_table() 5 pandas的分组与聚合 5.1 pandas的groupby()方法的使用 5.2 pandas的聚合函数agg()和transform() 5.3 pandas的对分组结果进行筛选和排序 6 pandas的时间序列处理 6.1 pandas的时间序列的数据结构:Timestamp和Period 6.2 pandas的时间序列的索引:DatetimeIndex 6.3 pandas的时间序列的操作:resample(), shift(), rolling() 6.4 pandas的时间序列的平移、对齐与频率转换 7 绘图与可视化 7.1 matplotlib库的介绍与使用 7.2 seaborn库的介绍与使用 7.3 pandas内置绘图函数的使用 8 进阶主题 8.1 大数据处理:Dask与Pandas 8.2 性能优化:numexpr与cython 8.3 使用pandas进行机器学习预处理
首页 教程 pandas pandas的数据转换:apply(),map(),applymap()
Pandas是一个强大的数据分析库,它提供了很多方便的功能来进行数据处理和分析。在Pandas中,apply()、map()和applymap()是三个常用的数据转换函数。 1. apply(): 这个函数可以将一个函数应用到DataFrame的每一列或每一行。例如,如果我们有一个DataFrame,我们可以通过apply()函数对每一列进行求和操作。 ```python df.apply(sum) ``` 这将会返回一个新的Series,其中包含每一列的和。 2. map(): 这个函数可以将一个函数应用到Series的每个元素上。例如,如果我们有一个表示年龄的Series,我们可以通过map()函数将所有的年龄都加一。 ```python age_series.map(lambda x: x+1) ``` 这将会返回一个新的Series,其中每个元素都是原Series对应元素加一后的结果。 3. applymap(): 这个函数可以将一个函数应用到DataFrame的每个元素上。例如,如果我们有一个DataFrame,我们可以通过applymap()函数将所有的元素都平方。 ```python df.applymap(lambda x: x**2) ``` 这将会返回一个新的DataFrame,其中每个元素都是原DataFrame对应元素的平方。 总的来说,这三个函数都是非常有用的工具,可以帮助我们快速地进行数据转换和处理。

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