pandas DataFrame applymap()函数
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pandas DataFrame applymap()函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
pandas DataFrame的 applymap() 函数可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame:
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ ‘a‘: [1, 2, 3], ‘b‘: [10, 20, 30], ‘c‘: [5, 10, 15] }) def add_one(x): return x + 1 print df.applymap(add_one)
a b c
0 2 11 6
1 3 21 11
2 4 31 16
一个栗子:
这里有一组数据是10个学生的两次考试成绩,要求把成绩转换成ABCD等级:
转换规则是:
90-100 -> A
80-89 -> B
70-79 -> C
60-69 -> D
0-59 -> F
grades_df = pd.DataFrame( data={‘exam1‘: [43, 81, 78, 75, 89, 70, 91, 65, 98, 87], ‘exam2‘: [24, 63, 56, 56, 67, 51, 79, 46, 72, 60]}, index=[‘Andre‘, ‘Barry‘, ‘Chris‘, ‘Dan‘, ‘Emilio‘, ‘Fred‘, ‘Greta‘, ‘Humbert‘, ‘Ivan‘, ‘James‘] )
def convert_to_letter(score): if (score >= 90): return ‘A‘ elif (score >= 80): return ‘B‘ elif (score >= 70): return ‘C‘ elif (score >= 60): return ‘D‘ else: return ‘F‘ def convert_grades(grades): return grades.applymap(convert_to_letter)
print convert_grades(grades_df)
exam1 exam2
Andre F F
Barry B D
Chris C F
Dan C F
Emilio B D
Fred C F
Greta A C
Humbert D F
Ivan A C
James B D
以上是关于pandas DataFrame applymap()函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python pandas.DataFrame.applymap函数方法的使用
pandas基于applymap函数和lambda条件判断并基于规则函数更新dataframe中所有数据列数值内容的值(Conditionally updating values in pandas
Pandas中的map(), apply()和applymap()
pandas函数映射:map() /apply() /applymap()
pandas 学习 第10篇:DataFrame 数据处理(应用追加截断连接合并重复值重索引重命名重置索引设置轴索引选择和过滤)