pandas-数据转换

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1.数据映射（apply、map、applymap）

1.1 series（apply、map)

1.1.1 apply

apply是作用在每个元素上，通过函数实现映射转换。

1.1.2 map

map是作用在每个元素上，参数可以是series、字典、函数等。

1.2 dataframe(apply、applymap）

1.2.1 apply

apply默认是作用在每一列上（axis = 0），把每一列看作一个元素进行映射转换。
若想指定按行操作，则修改axis = 1。

默认按列操作，分别求num1和num2两列的均值

1.2.2 applymap

applymap是作用在每个”单元格“的值上，对每个具体的值进行映射转换。

1.3 小实例

定义一个dataframe数据

给年龄加上一个身份标签

1.4 小结

1. 对于series来说，可以使用apply和map函数。
   – apply是作用在每个值上，参数支持函数。
   – map是作用在每个值上，参数支持函数、series、字典等。

2. 对于dataframe来说，可以使用apply和applymap函数。
   – apply是默认以列为单位来进行函数的映射转换。如果想要按行操作则需要设置axis = 1。
   – applymap是作用在每个值上，对每个“单元格”的值进行映射转换。

2.数据替换（replace）

replace(to_replace, value, inplace, regex)常用参数

• to_replace:被替换值，可以是单个值、列表、字典、正则
• value：替换值
• inplace：是否原地修改，默认false
• regex：正则表达式，默认false

定义一个数据

2.1单值替换

2.2列表替换

2.3字典替换

2.4正则替换，必须设置regex=True

3.str属性

Series有一个str属性，用来对字符串进行运算。
这个属性有很多方法，下面介绍常用的几个方法。

导入数据：

3.1 str.upper()

3.2 str.startswith()

3.3 str.contains()

3.4 str.split()

设置expand=True

3.5 str.replace()