sapply函数（sap function）

hello，大家好呀，我们在日常生活中，总会遇到这样的问题，我们想要将部分数据进行转换，比如大小写的转换，名称的转换，那么在pandas中的转换函数来帮你！

1.map函数的用法

原理：通过映射对象需要转换的值。用于将 Series 中的每个值替换为另一个值。

举例：

①首先我们先创建一组数据:

s = pd.Series(['cat', 'dog', 'rabbit'])

②转换相应的参数：

比如我们想要的将上面的数据，替换成其他的名称如下：

d={'cat': 'kitten', 'dog': 'puppy'}

③使用map函数进行转换：

m=s.map(d)

④结果展示：

我们会发现有对应转换值将会直接进行转换，没有转换值将以NAN进行代替。

2.apply函数的用法：

原理：通过定义的函数实现数据的转换。

举例1：

①首先新建一组数据：

s = pd.Series([20, 21, 12],

… index=['London', 'New York', 'Helsinki'])

②我们可以将这组数据全部数据乘以2：

m=s.apply(lambda x:x*2)

③结果如下：

举例2：

我们同时可以根据设置axis的值，在不同轴上进行操作：

①求和：

m=s.apply(lambda x:x.sum(),axis=0)

②最终展示结果：

3.applymap函数怎么用：

原理：

此方法应用一个函数，该函数接受并向 DataFrame 的每个元素返回一个标量。

举例：

①首先我们先新建一组数据如下;

df = pd.DataFrame([[1, 2.12], [3.356, 4.567]])

②我们计算每个值对应的长度：

m=df.applymap(lambda x:len(str(x)))

③最终展示结果：

好了，朋友们，今天的文章就到这里了，咱们明天见喽！