pandas.DataFrame.applymap

DataFrame.applymap(func, na_action=None, **kwargs)[source]

Применяет функцию к элементам DataFrame попарно.

Этот метод применяет функцию, которая принимает и возвращает скалярное значение, к каждому элементу DataFrame.

Параметры

func:callable

Python-функция, возвращающая одно значение из одного значения.

na_action:{None, ‘ignore’}, по умолчанию None

Если ‘ignore’, пропускаются значения NaN, без их передачи в функцию.

Введено в версии 1.2.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы для передачи в качестве ключевых аргументов функции func.

Введено в версии 1.3.0.

Возвращает

DataFrame

Преобразованный DataFrame.

См. также

DataFrame.apply

Применяет функцию вдоль входной оси DataFrame.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2.12], [3.356, 4.567]])
>>> df
       0      1
0  1.000  2.120
1  3.356  4.567

>>> df.applymap(lambda x: len(str(x)))
   0  1
0  3  4
1  5  5

Подобно Series.map, значения NA могут быть проигнорированы:

>>> df_copy = df.copy()
>>> df_copy.iloc[0, 0] = pd.NA
>>> df_copy.applymap(lambda x: len(str(x)), na_action='ignore')
     0  1
0  NaN  4
1  5.0  5

Обратите внимание, что часто существует векторизованная версия func, которая будет намного быстрее. Вы могли бы возвести в квадрат каждое число попарно.

>>> df.applymap(lambda x: x**2)
           0          1
0   1.000000   4.494400
1  11.262736  20.857489

Но в этом случае лучше избегать applymap.

>>> df ** 2
           0          1
0   1.000000   4.494400
1  11.262736  20.857489