Python Pandas dataframe.applymap()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Dataframe.applymap()方法对DataFrame的每个元素应用一个接受并返回标量的函数。

语法: DataFrame.applymap(func)

参数:
func: Python function, 返回值s a single value from a single value.

返回值: Transformed DataFrame.

示例#1：在数据框上应用applymap()函数来查找所有单元格中的字符数。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Making data frame from the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Printing the first 10 rows of 
# the data frame for visualization
df[:10]

Python Pandas dataframe.applymap()

# Using lambda function we first convert all 
# the cell to a string value and then find
# its length using len() function
df.applymap(lambda x: len(str(x)))

输出:
Python Pandas dataframe.applymap()
请注意，所有的nan值都被转换为字符串nan，并且它们的长度被评估为3。

例子#2：使用applymap()函数在每个单元格中追加_X。

为了在每个单元格中追加_X，首先将每个单元格转换为一个字符串。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Making data frame from the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Using applymap() to append '_X'
# in each cell of the dataframe
df.applymap(lambda x: str(x) + '_X')