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在python中如果想要對(duì)數(shù)據(jù)使用函數(shù)，可以借助apply()、applymap()、map()來應(yīng)用函數(shù)，括號(hào)里面可以是直接函數(shù)式，或者自定義函數(shù)（def）或者匿名函數(shù)（lambad）。
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import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
from pandas import Series
df1= DataFrame({
"sales1":[-1,2,3],
"sales2":[3,-5,7],
})
df11、當(dāng)我們要對(duì)數(shù)據(jù)框（DataFrame）的數(shù)據(jù)進(jìn)行按行或按列操作時(shí)用apply()。
df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=1) #axis=1，表示按行對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作 #從下面的結(jié)果可以看出，我們使用了apply函數(shù)之后，系統(tǒng)自動(dòng)按行找值和最小值計(jì)算，每一行輸出一個(gè)值
0 4
1 7
2 4
dtype: int64
df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=0) #默認(rèn)參數(shù)axis=0,表示按列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作 #從下面的結(jié)果可以看出，我們使用了apply函數(shù)之后，系統(tǒng)自動(dòng)按列找值和最小值計(jì)算，每一列輸出一個(gè)值
sales1 4
sales2 12
dtype: int64
2、當(dāng)我們要對(duì)數(shù)據(jù)框（DataFrame）的每一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作時(shí)用applymap()，返回結(jié)果是DataFrame格式。
df1.applymap(lambda x : 1 if x>0 else 0) #從下面的結(jié)果可以看出，我們使用了applymap函數(shù)之后， #系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)每一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，判斷之后輸出結(jié)果
3、當(dāng)我們要對(duì)Series的每一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作時(shí)用map()。
df1.sales1.map(lambda x : 1 if x>0 else 0) #df1.sales1就是一個(gè)Series
0 0
1 1
2 1
Name: sales1, dtype: int64
4、總結(jié)：要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用函數(shù)時(shí)，先看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是DataFrame還是Series，Seriesj結(jié)構(gòu)直接用map()，DataFrame結(jié)構(gòu)的話再看是要按行還是按列進(jìn)行操作來選擇對(duì)應(yīng)的函數(shù)即可。
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