Python 数据帧应用映射方法

我想尝试Pandas

DataFrame

对象的

applymap

方法的功能。以下是用例：

假设我的DataFrame

df1

如下所示：

Age   ID       Name
0   27  101    John
1   22  102    Bob
2   19  103    Alok
3   27  104    Tom
4   32  105    Matt
5   19  106    Steve
6    5  107    Tom
7   55  108    Dick
8   67  109    Harry

def f(x): 
   if len(str(x))>2: 
       df1['Flag']=1
   else: 
      df1['Flag']=0

现在我想创建一个flag变量，其逻辑是，若元素的长度小于2，那个么flag=1，否则flag=0

为了运行这个元素，我想使用

applymap

方法。为此，我创建了一个用户定义函数，如下所示：

Age   ID       Name
0   27  101    John
1   22  102    Bob
2   19  103    Alok
3   27  104    Tom
4   32  105    Matt
5   19  106    Steve
6    5  107    Tom
7   55  108    Dick
8   67  109    Harry

def f(x): 
   if len(str(x))>2: 
       df1['Flag']=1
   else: 
      df1['Flag']=0

然后我运行了

df1.applymap（f）

，它给出了：

    Age    ID  Name
0  None  None  None
1  None  None  None
2  None  None  None
3  None  None  None
4  None  None  None
5  None  None  None
6  None  None  None
7  None  None  None
8  None  None  None

而不是使用标志值创建标志变量。如何使用

applymap

实现所需的功能

我们不能在用户定义的函数中使用DataFrame变量名或pandas语句吗？也就是说，

df1['Flag']

在

f（）

的定义中有效吗？

函数

f（x）

不是熊猫特有的，它只是一个常规python函数。因此

f

范围内的唯一数据是变量

x

，

df1

的其他成员不可用

从文档：

func：函数

Python函数，从单个值返回单个值

所以你可以试试这个：

def f(x):
    if len(str(x)) <= 3: return 1
    else: return 0

要使用结果在每行中添加另一个变量，每行需要一个值，例如

df1['Flag'] = df1.applymap(f).all(axis=1).astype(bool)

>>> df1

   Age   ID   Name   Flag
0   27  101   John  False
1   22  102    Bob   True
2   19  103   Alok  False
3   27  104    Tom   True
4   32  105   Matt  False
5   19  106  Steve  False
6    5  107    Tom   True
7   55  108   Dick  False
8   67  109  Harry  False

---

另外，请查看包含

apply

、

map

以及

applymap

的内容，谢谢。只是跟进。在df1['Flag']=df1.applymap（f）.sum（axis=1）.astype（bool）语句中，当我们按列求和时，第一行的值不应该是2（1+1+0）？。那么bool应该是真的吗？那为什么它是假的呢？是的，对不起-我从

all

函数复制了结果，但在

sum

函数中写入了（bool（sum）为所有行提供了真的，这不是一个好例子）。现在修复。@Baktaawar如果这解决了你的问题，那么除了“谢谢”之外，如果你能接受答案，那就太好了！