Pandas数据处理三板斧，你会几板？

在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。这篇文章就以案例附带图解的方式，为大家详细介绍一下这三个方法的实现原理，相信读完本文后，不论是小白还是Pandas的进阶学习者，都会对这三个方法有更深入的理解。

本文演示的数据集是模拟生成的，想练手的可以按下方的代码生成。

boolean=[True,False]
gender=["男","女"]
color=["white","black","yellow"]
data=pd.DataFrame({
    "height":np.random.randint(150,190,100),
    "weight":np.random.randint(40,90,100),
    "smoker":[boolean[x] for x in np.random.randint(0,2,100)],
    "gender":[gender[x] for x in np.random.randint(0,2,100)],
    "age":np.random.randint(15,90,100),
    "color":[color[x] for x in np.random.randint(0,len(color),100) ]
}
)

数据集如下所示，各列分别代表身高、体重、是否吸烟、性别、年龄和肤色。

Series数据处理

map

如果需要把数据集中gender列的男替换为1，女替换为0，怎么做呢？绝对不是用for循环实现！！！使用Series.map()可以很容易做到，最少仅需一行代码。

#①使用字典进行映射
data["gender"] = data["gender"].map({"男":1, "女":0})

#②使用函数
def gender_map(x):
    gender = 1 if x == "男" else 0
    return gender
#注意这里传入的是函数名，不带括号
data["gender"] = data["gender"].map(gender_map)

那map在实际过程中是怎么运行的呢？请看下面的图解（为了方便展示，仅截取了前10条数据）

不论是利用字典还是函数进行映射，map方法都是把对应的数据逐个当作参数传入到字典或函数中，得到映射后的值。

apply

同时Series对象还有apply方法，apply方法的作用原理和map方法类似，区别在于apply能够传入功能更为复杂的函数。怎么理解呢？一起看看下面的例子。

假设在数据统计的过程中，年龄age列有较大误差，需要对其进行调整（加上或减去一个值），由于这个加上或减去的值未知，故在定义函数时，需要加多一个参数bias，此时用map方法是操作不了的（传入map的函数只能接收一个参数），apply方法则可以解决这个问题。

def apply_age(x,bias):
    return x+bias

#以元组的方式传入额外的参数
data["age"] = data["age"].apply(apply_age,args=(-3,))

可以看到age列都减了3，当然，这里只是简单举了个例子，当需要进行复杂处理时，更能体现apply的作用。

总而言之，对于Series而言，map可以解决绝大多数的数据处理需求，但如果需要使用较为复杂的函数，则需要用到apply方法。

DataFrame数据处理

apply

对DataFrame而言，apply是非常重要的数据处理方法，它可以接收各种各样的函数（Python内置的或自定义的），处理方式很灵活，下面通过几个例子来看看apply的具体使用及其原理。

在进行具体介绍之前，首先需要介绍一下DataFrame中axis的概念，在DataFrame对象的大多数方法中，都会有axis这个参数，它控制了你指定的操作是沿着0轴还是1轴进行。axis=0代表操作对列columns进行，axis=1代表操作对行row进行，如下图所示。

如果还不是很了解，没关系，下面会分别对apply沿着0轴以及1轴的操作进行讲解，继续往下走。

假设现在需要对data中的数值列分别进行取对数和求和的操作，这时可以用apply进行相应的操作，因为是对列进行操作，所以需要指定axis=0，使用下面的两行代码可以很轻松地解决我们的问题。

# 沿着0轴求和
data[["height","weight","age"]].apply(np.sum, axis=0)

# 沿着0轴取对数
data[["height","weight","age"]].apply(np.log, axis=0)

实现的方式很简单，但调用apply时究竟发生了什么呢？过程是怎么实现的？还是通过图解的方式来一探究竟。（取前五条数据为例）

当沿着轴0（axis=0）进行操作时，会将各列(columns)默认以Series的形式作为参数，传入到你指定的操作函数中，操作后合并并返回相应的结果。

那如果在实际使用中需要按行进行操作（axis=1），那整个过程又是怎么实现的呢？

在数据集中，有身高和体重的数据，所以根据这个，我们可以计算每个人的BMI指数（体检时常用的指标，衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准），计算公式是：体重指数BMI=体重/身高的平方（国际单位kg/㎡），因为需要对每个样本进行操作，这里使用axis=1的apply进行操作，代码如下：

def BMI(series):
    weight = series["weight"]
    height = series["height"]/100
    BMI = weight/height**2
    return BMI

data["BMI"] = data.apply(BMI,axis=1)

还是用图解的方式来看看这个过程到底是怎么实现的（以前5条数据为例）。

当apply设置了axis=1对行进行操作时，会默认将每一行数据以Series的形式（Series的索引为列名）传入指定函数，返回相应的结果。

总结一下对DataFrame的apply操作：

1. 当axis=0时，对每列columns执行指定函数；当axis=1时，对每行row执行指定函数。

2. 无论axis=0还是axis=1，其传入指定函数的默认形式均为Series，可以通过设置raw=True传入numpy数组。

3. 对每个Series执行结果后，会将结果整合在一起返回（若想有返回值，定义函数时需要return相应的值）

4. 当然，DataFrame的apply和Series的apply一样，也能接收更复杂的函数，如传入参数等，实现原理是一样的，具体用法详见官方文档。

applymap

applymap的用法比较简单，会对DataFrame中的每个单元格执行指定函数的操作，虽然用途不如apply广泛，但在某些场合下还是比较有用的，如下面这个例子。

为了演示的方便，新生成一个DataFrame

df = pd.DataFrame(
    {
        "A":np.random.randn(5),
        "B":np.random.randn(5),
        "C":np.random.randn(5),
        "D":np.random.randn(5),
        "E":np.random.randn(5),
    }
)
df

现在想将DataFrame中所有的值保留两位小数显示，使用applymap可以很快达到你想要的目的，代码和图解如下：

df.applymap(lambda x:"%.2f" % x)

数据处理三板斧就介绍到这里，有问题欢迎下方留言板积极留言呀！

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