概述
1.apply()
当想让方程作用在一维的向量上时，可以使用apply来完成，如下所示
In [116]: frame = DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon'])
In [117]: frame
Out[117]:
b d e
Utah -0.029638 1.081563 1.280300
Ohio 0.647747 0.831136 -1.549481
Texas 0.513416 -0.884417 0.195343
Oregon -0.485454 -0.477388 -0.309548
In [118]: f = lambda x: x.max() - x.min()
In [119]: frame.apply(f)
Out[119]:
b 1.133201
d 1.965980
e 2.829781
dtype: float64
但是因为大多数的列表统计方程 (比如 sum 和 mean)是DataFrame的函数，所以apply很多时候不是必须的
2.applymap()
如果想让方程作用于DataFrame中的每一个元素，可以使用applymap().用法如下所示
In [120]: format = lambda x: '%.2f' % x
In [121]: frame.applymap(format)
Out[121]:
b d e
Utah -0.03 1.08 1.28
Ohio 0.65 0.83 -1.55
Texas 0.51 -0.88 0.20
Oregon -0.49 -0.48 -0.31
3.map()
map()只要是作用将函数作用于一个Series的每一个元素，用法如下所示
In [122]: frame['e'].map(format) Out[122]: Utah 1.28 Ohio -1.55 Texas 0.20 Oregon -0.31 Name: e,dtype: object
总的来说就是apply()是一种让函数作用于列或者行操作，applymap()是一种让函数作用于DataFrame每一个元素的操作，而map是一种让函数作用于Series每一个元素的操作。
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总结
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