pandas函数映射

pandas函数映射

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
 
df1 = DataFrame(
    np.random.choice(range(20),size=(4,3),replace=False),
    index=list('ABCD'),
    columns=list('abc')
)
print(df1)
 
#使用numpy函数操作 axis 控制行列聚合 0跨列 1跨行
print(np.sum(df1,axis=1))
 
#平均
print(np.mean(df1,axis=1))
 
#整体的极差
print(np.ptp(df1))
 
#最大值
print(np.max(df1))
 
#每一行的极差
print(np.max(df1,axis=1)-np.min(df1,axis=1))
 
'''
!!!!!!!!!!!!!
object.apply(func,axis=0/1)
对某obj的行或列 应用一个函数 func
'''
def Myptp(x):
    return x.max()-x.min()
print(df1.apply(Myptp,axis=1))
 
#使用匿名函数
print(df1.apply(lambda x:x.max()-x.min(),axis=1))
 
#省略小数位数
df2 = DataFrame(
    np.random.randn(4,3),
    index=list('ABCD'),
    columns=list('一二三')
)
print(df2)
 
print(df2.apply(lambda x:round(x,2)))
 
print(round(df2,2))
 
 
'''
applymap(func)把 func 应用到每个元素上
'''
 
print(df2.applymap(lambda x:f'{round(x,2)}%'))