Pandas 十八：数据转换函数map、apply、applymap

数据转换函数对比：map、apply、applymap：

• map：只用于Series，实现每个值->值的映射；
• apply：用于Series实现每个值的处理，用于Dataframe实现某个轴的Series的处理；
• applymap：只能用于DataFrame，用于处理该DataFrame的每个元素；

1. map用于Series值的转换

实例：将股票代码英文转换成中文名字

Series.map(dict) or Series.map(function)均可

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import pandas as pd
stocks = pd.read_excel('./datas/stocks/互联网公司股票.xlsx')
stocks.head()

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日期	公司	收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅
0	2019-10-03	BIDU	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02
1	2019-10-02	BIDU	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01
2	2019-10-01	BIDU	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01
3	2019-10-03	BABA	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39	0.02
4	2019-10-02	BABA	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60	0.00

2

stocks["公司"].unique()

2

array(['BIDU', 'BABA', 'IQ', 'JD'], dtype=object)

3

# 公司股票代码到中文的映射，注意这里是小写
dict_company_names = {
"bidu": "百度",
"baba": "阿里巴巴",
"iq": "爱奇艺",
"jd": "京东"
}
No output

方法1：Series.map(dict)

4

stocks["公司中文1"] = stocks["公司"].str.lower().map(dict_company_names)
No output

5

stocks.head()

5

日期	公司	收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅	公司中文1
0	2019-10-03	BIDU	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02	百度
1	2019-10-02	BIDU	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01	百度
2	2019-10-01	BIDU	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01	百度
3	2019-10-03	BABA	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39	0.02	阿里巴巴
4	2019-10-02	BABA	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60	0.00	阿里巴巴

方法2：Series.map(function)

function的参数是Series的每个元素的值
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stocks["公司中文2"] = stocks["公司"].map(lambda x : dict_company_names[x.lower()])
No output

7

stocks.head()

7

日期	公司	收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅	公司中文1	公司中文2
0	2019-10-03	BIDU	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02	百度	百度
1	2019-10-02	BIDU	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01	百度	百度
2	2019-10-01	BIDU	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01	百度	百度
3	2019-10-03	BABA	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39	0.02	阿里巴巴	阿里巴巴
4	2019-10-02	BABA	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60	0.00	阿里巴巴	阿里巴巴

2. apply用于Series和DataFrame的转换

Series.apply(function), 函数的参数是每个值
DataFrame.apply(function), 函数的参数是Series
Series.apply(function)

function的参数是Series的每个值
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stocks["公司中文3"] = stocks["公司"].apply(
lambda x : dict_company_names[x.lower()])
No output

9

stocks.head()

9

日期	公司	收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅	公司中文1	公司中文2	公司中文3
0	2019-10-03	BIDU	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02	百度	百度	百度
1	2019-10-02	BIDU	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01	百度	百度	百度
2	2019-10-01	BIDU	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01	百度	百度	百度
3	2019-10-03	BABA	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39	0.02	阿里巴巴	阿里巴巴	阿里巴巴
4	2019-10-02	BABA	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60	0.00	阿里巴巴	阿里巴巴	阿里巴巴
DataFrame.apply(function)

function的参数是对应轴的Series
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stocks["公司中文4"] = stocks.apply(
lambda x : dict_company_names[x["公司"].lower()],
axis=1)
No output

注意这个代码：
1、apply是在stocks这个DataFrame上调用；
2、lambda x的x是一个Series，因为指定了axis=1所以Seires的key是列名，可以用x[‘公司’]获取
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stocks.head()

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日期	公司	收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅	公司中文1	公司中文2	公司中文3	公司中文4
0	2019-10-03	BIDU	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24	0.02	百度	百度	百度	百度
1	2019-10-02	BIDU	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69	0.01	百度	百度	百度	百度
2	2019-10-01	BIDU	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78	-0.01	百度	百度	百度	百度
3	2019-10-03	BABA	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39	0.02	阿里巴巴	阿里巴巴	阿里巴巴	阿里巴巴
4	2019-10-02	BABA	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60	0.00	阿里巴巴	阿里巴巴	阿里巴巴	阿里巴巴

3. applymap用于DataFrame所有值的转换

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sub_df = stocks[['收盘', '开盘', '高', '低', '交易量']]
No output

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sub_df.head()

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收盘	开盘	高	低	交易量
0	104.32	102.35	104.73	101.15	2.24
1	102.62	100.85	103.24	99.50	2.69
2	102.00	102.80	103.26	101.00	1.78
3	169.48	166.65	170.18	165.00	10.39
4	165.77	162.82	166.88	161.90	11.60

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# 将这些数字取整数，应用于所有元素
sub_df.applymap(lambda x : int(x))

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收盘	开盘	高	低	交易量
0	104	102	104	101	2
1	102	100	103	99	2
2	102	102	103	101	1
3	169	166	170	165	10
4	165	162	166	161	11
5	165	168	168	163	14
6	16	15	16	15	10
7	15	15	15	15	8
8	15	16	16	15	11
9	28	28	28	27	8
10	28	28	28	27	9
11	28	28	28	27	10

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# 直接修改原df的这几列
stocks.loc[:, ['收盘', '开盘', '高', '低', '交易量']] = sub_df.applymap(lambda x : int(x))
No output

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stocks.head()

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日期	公司	收盘	开盘	高	低	交易量	涨跌幅	公司中文1	公司中文2	公司中文3	公司中文4
0	2019-10-03	BIDU	104	102	104	101	2	0.02	百度	百度	百度	百度
1	2019-10-02	BIDU	102	100	103	99	2	0.01	百度	百度	百度	百度
2	2019-10-01	BIDU	102	102	103	101	1	-0.01	百度	百度	百度	百度
3	2019-10-03	BABA	169	166	170	165	10	0.02	阿里巴巴	阿里巴巴	阿里巴巴	阿里巴巴
4	2019-10-02	BABA	165	162	166	161	11	0.00	阿里巴巴	阿里巴巴	阿里巴巴	阿里巴巴

最后

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