Đôi khi có thể được yêu cầu áp dụng một số chức năng nhất định dọc theo các phần tử của khung dữ liệu. Tất cả các chức năng không thể được biểu diễn bằng vectơ. Đây là lúc hàm ‘applymap’ đi vào hình ảnh.
Điều này nhận một giá trị duy nhất làm đầu vào và trả về một giá trị duy nhất làm đầu ra.
Ví dụ
import pandas as pd
import numpy as np
my_df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5),columns=['col_1','col_2','col_3', 'col_4', 'col_5'])
print("The dataframe generated is ")
print(my_df)
my_df.applymap(lambda x:x*11.45)
print("Using the applymap function")
print(my_df.apply(np.mean)) Đầu ra
The dataframe generated is col_1 col_2 col_3 col_4 col_5 0 -0.671510 -0.860741 0.886484 0.842158 2.182341 1 -1.355763 0.247240 -0.653630 -0.278095 0.163044 2 -0.816203 1.664006 1.555648 1.625890 -0.412338 3 -1.013273 -1.565076 1.297014 -0.303504 -1.623573 4 0.725949 -0.077588 -0.886957 0.433478 -0.300151 Using the applymap function col_1 -0.626160 col_2 -0.118432 col_3 0.439712 col_4 0.463985 col_5 0.001865 dtype: float64
Giải thích
-
Các thư viện bắt buộc được nhập và đặt tên bí danh để dễ sử dụng.
-
Khung dữ liệu được tạo bằng cách sử dụng chức năng "ngẫu nhiên" và tạo dữ liệu có 5 hàng và 5 cột.
-
Tên của các cột cũng được xác định trong danh sách đồng thời xác định các giá trị khung dữ liệu.
-
Khung dữ liệu được in trên bảng điều khiển.
-
Hàm 'applymap' được áp dụng trên các phần tử của khung dữ liệu.
-
Định nghĩa hàm là một hàm lambda được viết bên trong hàm 'applymap'.
-
Dữ liệu được in trên bảng điều khiển.