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文档简介

第七章使用pandas进行数据分组与聚合

任务7.3数据处理map、apply、applymap运算Series数据处理DataFrame数据处理Series数据处理-Series.map需求：数据集中gender列的男替换为1，女替换为0，Series.map()可以实现转换。Series数据处理-Series.map不论是利用字典还是函数进行映射，map方法都是把Series数据逐元素当作参数传入到字典或函数中，得到映射后的值。Series数据处理-Series.applyapply方法的作用和map方法类似，区别在于传入map的函数只能接收一个参数，即逐个Series数据，而传入apply的函数还可以接收另外参数,实现复杂功能。DataFrame数据处理-DataFrame.applyDataFrame.apply处理DataFrame数据-按列处理DataFrame数据处理-DataFrame.applyDataFrame.apply处理DataFrame数据-按列处理DataFrame数据处理-DataFrame.applyDataFrame.apply处理DataFrame数据-按行处理需求：每个人的BMI指数（体检时常用的指标，衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准），计算公式是：体重指数BMI=体重/身高的平方（国际单位kg/㎡）当apply设置了axis=1对行进行操作时，会默认将每一行数据以Series的形式（Series的索引为列名）传入指定函数，返回相应的结果。DataFrame数据处理-DataFrame.applyDataFrame.apply处理DataFrame数据-按行处理DataFrame数据处理-DataFrame.applymapDataFrame.applymap处理每个元素小结Series数据的map：对于Series数据，map可以解决绝大多数的数据处理需求，map把Series数据逐个当作参数传入。但如果还需要传递别的数据，则需要使用apply方法。DataFrame数据的apply：当axis=0时，对每列columns执行指定函数；当axis=1时，对每行row执行指定函数。DataFrame数据

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