Добавляя к другим ответам, в также Series
есть карта и применяются .
Применить может сделать DataFrame из серии ; однако карта просто поместит ряд в каждую ячейку другого ряда, что, вероятно, не то, что вам нужно.
In [40]: p=pd.Series([1,2,3])
In [41]: p
Out[31]:
0 1
1 2
2 3
dtype: int64
In [42]: p.apply(lambda x: pd.Series([x, x]))
Out[42]:
0 1
0 1 1
1 2 2
2 3 3
In [43]: p.map(lambda x: pd.Series([x, x]))
Out[43]:
0 0 1
1 1
dtype: int64
1 0 2
1 2
dtype: int64
2 0 3
1 3
dtype: int64
dtype: object
Также, если бы у меня была функция с побочными эффектами, такая как «подключение к веб-серверу», я бы, вероятно, использовал ее apply
только для ясности.
series.apply(download_file_for_every_element)
Map
Можно использовать не только функцию, но и словарь или другую серию. Допустим, вы хотите манипулировать перестановками .
принимать
1 2 3 4 5
2 1 4 5 3
Квадрат этой перестановки
1 2 3 4 5
1 2 5 3 4
Вы можете вычислить это используя map
. Не уверен, что самоприменение задокументировано, но оно работает в 0.15.1
.
In [39]: p=pd.Series([1,0,3,4,2])
In [40]: p.map(p)
Out[40]:
0 0
1 1
2 4
3 2
4 3
dtype: int64