pandas:map,apply,applymap

1.map:

map() 是一个Series的函数，DataFrame结构中没有map()。map()将一个自定义函数应用于Series结构中的每个元素(elements)。

用map来对列data1改成保留小数点后三位
df['data1'] = df['data1'].map(lambda x : "%.3f"%x)
用map把key1的a改成c，b改成d
df['key1'] = df['key1'].map({'a':'c',"b":"d"})

2.apply()将一个函数作用于DataFrame中的每个行或者列

df['total'] = df[['data1','data2']].apply(lambda x : x.sum(),axis=1 ) 
axis=1,对所有得列['data1','data2']逐行相加--》得到每行之和
df.loc['total'] = df[['data1','data2']].apply(lambda x : x.sum(),axis=0 )
axis,将所有得行按['data1','data2']相加--》得到每列之和
for i in df:
    if df[i].dtype == 'object':
        df[[i]] = df[[i]].apply(lambda x:x.str.upper())

3.applymap（）将函数作用于DataFrame中的所有元素(elements)