1. Pandas中map()、apply()和applymap()函数的基本介绍
Pandas是一个Python数据分析库，它强大的数据处理功能和易于使用的语法，使得 Pandas 成为数据分析和处理领域的最佳工具之一。在 Pandas 的操作中，函数具有很大的灵活性。在这些函数中，有三个函数是非常相似的，但是在使用过程中，它们会有显著的区别。这三个函数分别是：map()、apply() 和 applymap()。这三个函数的作用都是对 Pandas 数据帧中的数据进行计算或操作，它们在使用场景和具体实现方面有所不同。
map()：map() 函数是用于序列（如列表、元组或 Dataframe 列）中元素级别转换的函数。它接受一个参数，这个参数可以是一个函数或是字典（也可以是一个序列，但是序列只能用于 Series 类型的数据中）。它的作用是对序列中的每个元素都进行相同的操作并返回新的序列。
apply()：apply() 函数是用于 DataFrame 数据结构中元素级别转换的函数。它接受一个 Python 函数并将其应用于一行或一列中的每个元素。它还可用于元素级别函数对 Pandas 数据结构执行更高级的数据操作、函数构建和数据聚合。
applymap()：applymap() 函数是用于 DataFrame 数据结构中元素级别转换的函数。它是一个与 apply() 函数类似的函数，但 applymap() 函数将函数应用于数据帧中的每个元素，而不是单独的一行或一列。applymap() 函数只适用于数据帧，不适用于 Pandas Series、列表和元组。
2. map()函数详解
map() 函数是用于 Pandas Series 中元素级别转换的函数。
当需要对一个列表、元组或者 Pandas 列对象的数值进行修改时，可以利用 map() 函数。
map() 函数的用法如下：
s_obj.map(func, na_action=None)其中，func 可以是一个函数或是字典。当 func 为函数时，map() 函数对 Series 中的每个元素调用此函数，从而对元素进行操作并返回处理结果。
注意：当对较大的数据框进行操作时，直接使用 map() 函数可能会比较慢。因为 map() 函数只适用于 Pandas Series 类型，而且在实现的时候使用了纯 Python 的实现方式（即循环实现），因此效率较低。
下面来看一个示例说明：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'cat', 'dog'],
'B': ['fish', 'bird', 'bird', 'fish', 'bird', 'fish', 'fish', 'bird'],
'C': [38, 45, 12, 25, 11, 77, 13, 82]})
# 使用map函数
df['B_new'] = df['B'].map(lambda x : 'FISH' if x == 'fish' else x)
print(df)
输出结果如下：
A B C B_new
0 cat fish 38 FISH
1 dog bird 45 bird
2 cat bird 12 bird
3 dog fish 25 FISH
4 cat bird 11 bird
5 dog fish 77 FISH
6 cat fish 13 FISH
7 dog bird 82 bird
在上述代码中，map 函数用来将 B 列的小写字母修改为大写字母。lambda 函数首先检查是否为 fish，如果是 fish 则返回大写的 FISH；反之则返回元素本身。
2.1 map()函数的函数用法
import pandas as pd
# 定义一个函数，用于将 temperatures 转化成华氏度（Fahrenheits）
def to_fahrenheits(temp):
return (temp * 1.8) + 32
temp_df = pd.DataFrame({'city': ['Paris', 'London', 'New York', 'Tokyo', 'Beijing', 'Rio de Janeiro'],
'temperature': [17, 20, 23, 18, 14, 28]})
# 使用map函数对temperature列进行转换
temp_df['temperature_F'] = temp_df['temperature'].map(to_fahrenheits)
print(temp_df)
运行以上代码，可以得到输出结果如下：
city temperature temperature_F
0 Paris 17 62.60
1 London 20 68.00
2 New York 23 73.40
3 Tokyo 18 64.40
4 Beijing 14 57.20
5 Rio de Janeiro 28 82.40
在上述代码中，我们定义了一个函数 to_fahrenheits()，该函数接受温度值（Celsius）作为参数，并返回相应的温度值（Fahrenheits）。然后，我们使用 map() 函数对 temperature 列执行 to_fahrenheits() 函数，以转换温度值。
3. apply()函数详解
apply() 函数是一种更通用的函数，它可以作用于整个 DataFrame 或 Series 对象上。这里的用法比 map() 函数要灵活得多，常常用于执行通用的数学函数、字符串函数或用户定义的函数等。
apply() 函数的用法如下：
df.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds)和 map() 函数不同，apply() 函数可以接受一些参数，这使得它更加灵活，适用于更多的应用场景。这些参数包括：
func：对DataFrame中每个元素执行的函数。
axis：0或1代表对行或列计算。默认为0。
broadcast：指示是否可以广播。默认为None。
raw：如果是True，则不会转换自定义函数返回的nan值（即数据原样返回）。默认为False。
reduce：在使用apply函数时，可以设置参数reduce为False，这样的话，最终结果序列的维度和输入序列的维度相同。默认为True。
result_type：指定输出结果类型。默认为None。
args：传递给函数的参数元组。
**kwds：传递给函数的关键字参数。
下面来看一个示例说明：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 3, 4, 5, 6], 'C': [5, 4, 3, 2, 1]})
# 定义一个函数，对每个元素执行次方操作，并求和
def func(x):
return sum(x ** 2)
# 对每一列执行函数操作
df_result = df.apply(func)
print(df_result)
运行以上代码，可以得到输出结果如下：
A 55
B 74
C 55
dtype: int64
在上述代码中，我们定义了一个函数 func(x)，对每个元素执行平方操作，然后将所有结果求和。接着，我们使用 apply() 函数对数据框中的每一列执行函数操作，以求出每一列平方和。
3.1 apply()函数的匿名函数用法
除了使用函数之外，您还可以使用 Lambda 函数来传递到 apply() 函数中。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 3, 4, 5, 6], 'C': [5, 4, 3, 2, 1]})
# 使用匿名函数
df_result = df.apply(lambda x: sum(x ** 2))
print(df_result)
运行以上代码，可以得到输出结果如下：
A 55
B 74
C 55
dtype: int64
在上述代码中，我们使用 Lambda 函数替代了 func() 函数。Lambda 函数仅仅是一个匿名函数，将它作为一个参数传递到 apply() 函数中即可。
4. applymap()函数详解
applymap() 函数是用于像 apply() 函数一样用于 DataFrame 数据结构中元素级别转换的函数。但是不同的是，applymap() 函数是用于按元素遍历 DataFrame 并操作每个元素的函数。
applymap() 函数的用法如下：
df.applymap(func)其中，func 是要应用于每个 DataFrame 元素的Python函数。
下面来看一个示例说明：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1.656708, 2.37871, 3.656708, 4.92387, 5.717],
'B': [2.37871, 3.656708, 4.92387, 5.717, 6.54657],
'C': [5.717, 4.92387, 3.656708, 2.37871, 1.656708]})
# 使用applymap函数
df_result = df.applymap(lambda x: round(x, 2))
print(df_result)
运行以上代码，可以得到输出结果如下：
A B C
0 1.66 2.38 5.72
1 2.38 3.66 4.92
2 3.66 4.92 3.66
3 4.92 5.72 2.38
4 5.72 6.55 1.66
在上述代码中，我们使用了 applymap() 函数将数据框中的所有值都保留两位小数。
5. 小结
以上就是 Pandas 中 map()、apply() 和 applymap() 的全部内容了。这三个函数是 Pandas 常用的操作函数，在实现上均使用了纯 Python 的实现方式，故效率可能会受到一定的影响。当在处理大型数据集时，尽量使用矢量操作 (vectorization) 而不是使用循环操作，从而达到提高效率的目的。