`map` 与 `applymap`：元素级操作的差异与选择

好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的 “Pandas 奇妙夜” 讲座！今晚咱们要聊聊 Pandas 里的两位“元素级操作大师”：map 和 applymap。别看它们名字长得像孪生兄弟，实际上身怀绝技，各有千秋。今天，就让在下化身“Pandas 向导”，带大家拨开云雾，看清它们的真面目，让你的数据处理之路从此不再迷茫！

第一幕：开场白——“元素级操作”是个啥？

在正式介绍 map 和 applymap 之前，咱们先来聊聊“元素级操作”这个概念。 啥叫元素级操作？ 简单来说，就是对 Pandas 的 Series 或者 DataFrame 里的每一个元素都进行相同的操作。 就像流水线上的工人，每个人都重复着相同的动作，只不过处理的对象不一样而已。

举个例子，你想把一个 Series 里的所有数字都加 1，或者把 DataFrame 里的所有字符串都变成大写，这些都属于元素级操作。

第二幕：主角登场——map：Series 的专属魔法师

首先登场的是 map，这家伙是 Series 的专属魔法师，只能对 Series 进行操作。 它的主要功能就是把 Series 里的每一个元素，按照你提供的规则，映射成另一个值。

map 的使用方法非常简单，可以接受一个函数、一个字典或者一个 Series 作为参数。

• 函数作为参数：

  这是 map 最常用的用法。 你可以把一个自定义的函数传递给 map，map 会自动把 Series 里的每一个元素都作为参数传递给这个函数，然后把函数的返回值作为新的元素。

  import pandas as pd
  
  # 创建一个 Series
  s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
  
  # 定义一个函数，把数字乘以 2
  def double(x):
      return x * 2
  
  # 使用 map 函数，把 Series 里的每一个元素都乘以 2
  s_doubled = s.map(double)
  
  print(s_doubled)

  运行结果：

  0     2
  1     4
  2     6
  3     8
  4    10
  dtype: int64

  看到了吧？ map 就像一个辛勤的蜜蜂，把 Series 里的每一个数字都采了一遍花蜜，然后酿成了新的蜂蜜。

• 字典作为参数：

  如果你想把 Series 里的某些值替换成另外的值，可以使用字典作为参数。 map 会根据字典里的键值对，把 Series 里的元素替换成对应的值。

  import pandas as pd
  
  # 创建一个 Series
  s = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', 'apple'])
  
  # 定义一个字典，用于替换 Series 里的值
  fruit_dict = {'apple': '苹果', 'banana': '香蕉', 'cherry': '樱桃'}
  
  # 使用 map 函数，把 Series 里的值替换成中文
  s_chinese = s.map(fruit_dict)
  
  print(s_chinese)

  运行结果：

  0     苹果
  1     香蕉
  2     樱桃
  3     苹果
  dtype: object

  这就像一个翻译器，把 Series 里的英文单词都翻译成了中文。 如果 Series 里的元素在字典里找不到对应的键，那么 map 会把这个元素替换成 NaN (Not a Number)。

• Series 作为参数：

  这个用法比较少见，但是也很实用。 你可以把另一个 Series 作为参数传递给 map，map 会把原 Series 里的元素作为索引，去另一个 Series 里查找对应的值。

  import pandas as pd
  
  # 创建两个 Series
  s1 = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4])
  s2 = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], index=[0, 1, 2, 3, 4])
  
  # 使用 map 函数，把 s1 里的元素作为索引，去 s2 里查找对应的值
  s3 = s1.map(s2)
  
  print(s3)

  运行结果：

  0    A
  1    B
  2    C
  3    D
  4    E
  dtype: object

  这就像一个密码本，把 s1 里的数字作为密码，去 s2 里查找对应的字母。

第三幕：重量级选手——applymap：DataFrame 的全能战士

接下来登场的是 applymap，这家伙是 DataFrame 的全能战士，可以对 DataFrame 里的每一个元素进行操作。 注意，它只能接受函数作为参数。

applymap 的使用方法也很简单，把一个函数传递给 applymap，applymap 会自动把 DataFrame 里的每一个元素都作为参数传递给这个函数，然后把函数的返回值作为新的元素。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 定义一个函数，把数字乘以 2
def double(x):
    return x * 2

# 使用 applymap 函数，把 DataFrame 里的每一个元素都乘以 2
df_doubled = df.applymap(double)

print(df_doubled)

运行结果：

   A   B
0  2   8
1  4  10
2  6  12

applymap 就像一个魔法画笔，把 DataFrame 里的每一个数字都涂上了一层新的颜色。

第四幕：巅峰对决——map vs applymap：谁更胜一筹？

现在，map 和 applymap 都已经亮出了自己的绝招，接下来咱们来一场巅峰对决，看看谁更胜一筹！

• 适用对象：

  • map 只能用于 Series。
  • applymap 只能用于 DataFrame。

• 参数类型：

  • map 可以接受函数、字典或者 Series 作为参数。
  • applymap 只能接受函数作为参数。

• 操作对象：

  • map 是对 Series 里的每一个元素进行操作。
  • applymap 是对 DataFrame 里的每一个元素进行操作。

• 灵活性：

  • map 在 Series 的元素替换方面更加灵活，可以使用字典或者 Series 作为参数。
  • applymap 在对 DataFrame 进行统一操作时更加方便，只需要定义一个函数即可。

用表格总结一下：

特性	map	applymap
适用对象	Series	DataFrame
参数类型	函数, 字典, Series	函数
操作对象	Series 中的每个元素	DataFrame 中的每个元素
灵活性	元素替换更灵活（字典/Series）	DataFrame 统一操作更方便

第五幕：进阶技巧——apply：更强大的变形金刚

在 Pandas 的世界里，还有一位更强大的“变形金刚”——apply。 它既可以用于 Series，也可以用于 DataFrame，而且功能更加强大，可以进行更复杂的操作。

• Series 的 apply：

  当 apply 用于 Series 时，它的功能和 map 很相似，都是对 Series 里的每一个元素进行操作。 但是 apply 更加灵活，可以接受更复杂的函数作为参数。

  import pandas as pd
  
  # 创建一个 Series
  s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
  
  # 定义一个函数，把数字乘以 2
  def double(x):
      return x * 2
  
  # 使用 apply 函数，把 Series 里的每一个元素都乘以 2
  s_doubled = s.apply(double)
  
  print(s_doubled)

  运行结果和 map 是一样的。

• DataFrame 的 apply：

  当 apply 用于 DataFrame 时，它可以对 DataFrame 的行或者列进行操作。 你可以通过 axis 参数来指定是对行进行操作还是对列进行操作。

  • axis=0：对每一列进行操作。
  • axis=1：对每一行进行操作。

  import pandas as pd
  
  # 创建一个 DataFrame
  df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
  
  # 定义一个函数，计算每一列的和
  def sum_column(column):
      return column.sum()
  
  # 使用 apply 函数，计算每一列的和
  column_sums = df.apply(sum_column, axis=0)
  
  print(column_sums)

  运行结果：

  A     6
  B    15
  dtype: int64

  这个例子中，apply 函数对 DataFrame 的每一列都调用了 sum_column 函数，计算了每一列的和。

  import pandas as pd
  
  # 创建一个 DataFrame
  df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
  
  # 定义一个函数，计算每一行的和
  def sum_row(row):
      return row.sum()
  
  # 使用 apply 函数，计算每一行的和
  row_sums = df.apply(sum_row, axis=1)
  
  print(row_sums)

  运行结果：

  0    5
  1    7
  2    9
  dtype: int64

  这个例子中，apply 函数对 DataFrame 的每一行都调用了 sum_row 函数，计算了每一行的和。

第六幕：最佳实践——如何选择？

现在，咱们已经了解了 map、applymap 和 apply 的功能和特点，那么在实际应用中，应该如何选择呢？

• 如果你只需要对 Series 进行元素级操作，并且需要进行元素替换，那么 map 是你的最佳选择。
• 如果你只需要对 DataFrame 进行元素级操作，并且只需要使用函数作为参数，那么 applymap 是你的最佳选择。
• 如果你需要对 DataFrame 的行或者列进行操作，或者需要进行更复杂的操作，那么 apply 是你的最佳选择。

总而言之，选择哪个函数取决于你的具体需求。 就像选择武器一样，没有最好的武器，只有最适合你的武器。

第七幕：性能考量——速度的比拼

在处理大数据时，性能也是一个重要的考量因素。 一般来说，map 和 applymap 的速度都比较快，因为它们都是基于向量化操作的。 但是，如果你的函数比较复杂，或者你需要对 DataFrame 的行或者列进行操作，那么 apply 的速度可能会比较慢。

在这种情况下，你可以考虑使用 NumPy 的向量化操作来代替 apply。 NumPy 的向量化操作通常比 apply 快得多。

举个例子，你想把 DataFrame 里的所有数字都乘以 2，你可以使用以下两种方法：

• 使用 applymap：

  import pandas as pd
  
  # 创建一个 DataFrame
  df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
  
  # 定义一个函数，把数字乘以 2
  def double(x):
      return x * 2
  
  # 使用 applymap 函数，把 DataFrame 里的每一个元素都乘以 2
  df_doubled = df.applymap(double)
  
  print(df_doubled)

• 使用 NumPy 的向量化操作：

  import pandas as pd
  import numpy as np
  
  # 创建一个 DataFrame
  df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
  
  # 使用 NumPy 的向量化操作，把 DataFrame 里的每一个元素都乘以 2
  df_doubled = df * 2
  
  print(df_doubled)

  第二种方法通常比第一种方法快得多。

第八幕：总结陈词——选择合适的工具，让数据飞起来！

好了，各位观众老爷们，今天的 “Pandas 奇妙夜” 讲座就到这里了。 希望通过今天的讲解，大家能够对 map、applymap 和 apply 有更深入的了解，能够更加灵活地运用它们来处理数据。

记住，选择合适的工具，才能让你的数据飞起来！ 🚀

希望大家以后在 Pandas 的世界里玩得开心，创造出更多精彩的数据故事！ 感谢大家的观看，咱们下期再见！ 👋