pandas 面试题挑战十二

DataFrame中的apply方法

import pandas as pd 
   
# 生成DF数据
gfg_string = 'geeksforgeeks'
gfg_list = 5 * [pd.Series(list(gfg_string))] 
   
gfg_df = pd.DataFrame(data = gfg_list)
print("Original dataframe:\n" + gfg_df.to_string(index = False,header = False),end = \n\n) 
   
调用apply方法
new_gfg_df = gfg_df.apply(lambda x:x.sort_values(),axis = 1)  
每次处理df中的一列，也就是一个Series

Transformed dataframe:\n" +  
      new_gfg_df.to_string(index = False,header = False),1)">') 

输出

重点说明
df中的apply方法默认的处理一列。

DataFrame中的applymap方法

 DataFrame 数据如下
gfg_string =  [pd.Series(list(gfg_string))] 
gfg_df = pd.DataFrame(data = gfg_list) 
  
  
       gfg_df.to_string(index =  applymap 方法
new_gfg_df = gfg_df.applymap(str.upper) 
new_gfg_df = gfg_df.applymap(lambda x: print("me:{}".format(x)))  
#在DF中每次处理一个元素
') 

 

 

Series中的apply方法

 Series 数据
gfg_string = 
gfg_series = pd.Series(list(gfg_string)) 
Original series\n 
       gfg_series.to_string(index =) 
   

apply每次处理一个元素
new_gfg_series = gfg_series.apply(str.upper) 
Transformed series:\n  
       new_gfg_series.to_string(index =') 

输出