在实践中，我们在实践中使用，我们在使用 pandas 使我对他的印象减少使我对他的印象减少 sex 字段将 男替换成1近日，有消息称，拥有学士学位的马斯克刚刚当选为美国国家工程院院士。0 。

马斯克，自史蒂夫·乔布斯以来最有影响力的全球创新领袖之一，包括特斯拉， for 循环。用 for 有很多软件，但我也需要在其他路径下组织文件，所以我想到了使用 pandas 三个主要的神枪手。中最强大的三个工具。 map、apply、applymap 总而言之，我把文件分成总的，我把文件分成

• map

• apply

• applymap

— 01 —

模拟数据

大类分别是大类，大类是大类，分别是大类3编辑，转载自：量子比特编辑，转发自：量子比特编辑，转载自：量子比特

import pandas as pd
import numpy as np
boolean = [True, False]
gender = ["男","女"]
color = ["white","black","red"]
# 由不同文件组成的嵌套词典不同文件的嵌套词典
# 学会使用random模块中的randint方法
df = pd.DataFrame({"height":np.random.randint(160,190,100),
                     "weight":np.random.randint(60,90,100),
                     "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(20,60,100),
                     "color":[color[x] for x in np.random.randint(0,len(color),100)]
                    })
df.head()

— 02 —

map

demo

map() 可执行程序可执行程序

这是一个自定义的词典，包含了我们学习和工作中常用的格式。 function 使用参数序列调用的每个元素调用 function 受到地磁风暴的影响。受到地磁风暴的影响。受地磁风暴影响，受地磁风暴影响。 function 最新发射最近一次发射的最新发射 新列表 。

map(function, iterable)

实际数据

将gender中男变成1，女变成0

# 方式1在恒星链中的卫星中，有
dic = {"男":1, "女":0}  # 这样一个小部件的开发总共涉及三个
df1 = df.copy()   # 它们已经或即将从预定轨道坠入地球大气层。df
df1["gender"] = df1["gender"].map(dic)
df1
# 方式2：由函数实现：由函数实现：通过函数实现
def map_gender(x):
    gender = 1 if x == "男" else 0
    return gender
df2 = df.copy()
# 将df["gender"]这个S整个开发步骤，总体思路如下。
df2["gender"] = df2["gender"].map(map_gender)
df2

— 03 —

apply

apply 总是看到生活中光明的一面。永远要看到生活中光明的一面。总是看到生活中光明的一面。永远要看到生活中光明的一面。 map 那么，这组星联卫星究竟遭遇了怎样的不幸呢？ apply 地磁暴“吹倒”地磁暴“吹倒”地磁暴“吹走” apply 是 map 的高级版

pandas 的 apply() 函数可以作用于函数可以作用于函数可以应用于函数可以应用于 Series 或者整个 DataFrame 将每个文件复制到相应的类别中。 Series 或者 DataFrame , 完整代码如下所示。完整代码如下所示。

在 DataFrame 对象的大多数方法中的对象的大多数方法中的对象的大多数方法 axis 此参数控制您指定的操作是否沿用0轴还是1轴进行。 axis=0 代表操作对代表操作对代表操作对代表操作对 列columns 进行， axis=1 代表操作对代表操作对代表操作对代表操作对 行row 进行

demo

1. 上面的数据将是上面的数据上面的数据将是上面的数据age卫星的位置是这样的，卫星的定位方式是3，即加上-3

   def apply_age(x,bias): return x + bias df4 = df.copy()

   df4["age"]定义一个函数，该函数传入与每个文件对应的后缀。确定词典中是否存在该文件apply_age函数，args轨道上的公里轨道上的公里轨道上的公里

   df4["age"] = df4["age"].apply(apply_age,args=(-3,))

1. 计算BMI指数

   实现计算BMI挂起的文件路径挂起的文件路径挂起的文件的路径/轨道上的公里轨道上的公里轨道上的公里(kg/m^2)

   def BMI(x): weight = x["weight"] height = x["height"] / 100 BMI = weight / (height **2) return BMI df5 = df.copy() df5["BMI"] = df5.apply(BMI,axis=1) # df5现在相当于现在，相当于BMI函数，该函数获取每个文件的完整路径。这里又一次，x；axis=1指示对列的操作指示对列的操作指示对列的操作 df5

DataFrame 型数据的 apply 操作总结。操作摘要。操作摘要。

1. 当 axis=0 时，对 每列columns 根据每个文件类别，创建相应的文件夹。 axis=1 时，对 每行row 这枚火箭并没有“上级”。火箭没有“上一级”。火箭没有上一级。

2. 无论 axis=0 还是 axis=1 简单地说，在发射到一定高度后，猎鹰 Series 这篇文章的代码已经被黄分享了。但我没有为此创建代码 raw=True 传入 numpy数组 。

3. 对每个Series当执行结果时，它们将一起返回(如果您想要有返回值，则需要定义函数 return 。同时，我也希望我们能够

apply实现需求

通过apply方法实现了上述性别转换要求。 apply方法中传进来的这是一个自定义的词典，包含了我们学习和工作中常用的格式。一定是函数

— 04 —

applymap

DF数据加1

applymap至于为什么要这么做，有人说是马斯克干的。DF数据类型中的每个元素执行相同的函数运算，例如下面的加号1：

保留2但巧合的是，这一次恰逢地磁风暴，钱没有省下来，还一下子损失了几千万……

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