2024年4月9日发(作者：)
dataframe map自定义函数
Dataframe Map 自定义函数介绍
Dataframe Map 函数是一种常见的数据转换工具，可用于将函数应用
于Pandas数据框中的每个元素。通常情况下，数据框列的值较为复杂，
直接操作难度较大，因此通常使用Map函数进行映射操作。Pandas 的
map()函数接受下面三种类型的参数:
- 函数
- 字典
- 可调用对象
Map 的主要作用就是将一个函数应用到一个序列上，返回一个新的序
列。下面我们将结合几个示例，来演示在数据框中使用自定义函数的
方法。
示例1 数据框中调用单个参数
对于数据框中单个参数的调用，我们通常定义好自定义函数，然后使
用 (func) 的方式来调用。
import pandas as pd
def add_val(a:int):
return a+1
data = ame({'value':[1,2,3,4,5]})
(lambda x:add_val(x['value']),axis=1)
#value
#0 2
#1 3
#2 4
#3 5
#4 6
示例2 利用字典进行自定义映射
字典可以用来描述每个数据框列普通映射表，这通常是用于对数据框
列进行简单的转换操作。
例如我们现在需要对一个数据框进行状态映射，我们可以定义字典，
然后使用 (dict) 的方式进行转换操作。
import pandas as pd
data =
ame({'status':['active','inactive','active','blocked
']})
status_map = {'active':1,'inactive':2,'blocked':3}
data['status'].map(status_map)
#0 1
#1 2
#2 1
#3 3
#Name: status, dtype: int64
示例3 利用函数和字典进行自定义映射
在某些情况下，我们需要将一个复杂操作的控制逻辑与字典映射相结
合，这时候可以定义一个函数进行复杂的逻辑操作，然后再结合字典
映射。
例如当前一个数据框中有一个 earnings 列，我们需要将 earnings
列的数值映射为高中低三档的值，可以利用函数和字典相结合的方式
实现。
import pandas as pd
data = ame({'earnings':[100,2000,3500,6000]})
def earnings_category(x:int):
if x>5000:
return 'high'
elif x<=5000 and x>1000:
return 'medium'
else:
return 'low'
data['earnings'].apply(earnings_category).map({'high':3,'medi
um':2,'low':1})
#0 1
#1 2
#2 2
#3 3
#Name: earnings, dtype: int64
结论
Dataframe Map 自定义函数可以在实际开发中发挥非常重要的作用，
以适应差异化的需求。在具体使用时，需要结合所需的操作逻辑，选
择合适的数据转换工具进行实现。同时在实际场景中也需要注意具体
操作的细节，以保证数据的准确性和实用性。
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