在Python的pandas库中，map、apply和applymap都是用于对数据进行操作的函数，但它们的使用场景和方式有所不同。

0**、测试数据**

1**、map**

map：它主要用于对Series对象的值进行操作。map接受一个函数或含有映射关系的字典型对象，它会将Series中的每一个值都进行相应的操作。

导入数据：

对每个销售员10月份的销量都增加1倍：

2**、apply**

既可以对Series进行操作，也可以对DataFrame进行操作。当对Series进行操作时，它的功能和map类似；当对DataFrame进行操作时，它会对DataFrame的每一列（或行）进行指定的函数操作。

3**、applymap**

只能用于DataFrame，它会对DataFrame中的每一个元素进行指定的函数操作。

最后，我们来总结一下：

map、apply和applymap都是用于对pandas DataFrame或Series中的元素进行操作的函数。

相同点：

• 都可以用于对DataFrame或Series中的元素进行操作，可以通过传入函数或lambda表达式来实现对每个元素的操作。

• 都可以返回一个新的DataFrame或Series，而不改变原始数据。

不同点：

• map函数只能用于Series对象，它将传入的函数应用于Series中的每个元素，并返回一个新的Series。它可以用于对Series中的每个元素进行映射、替换或转换。

• apply函数可以用于DataFrame和Series对象，它将传入的函数应用于DataFrame或Series的每一行或每一列，并返回一个新的DataFrame或Series。它可以用于对DataFrame或Series中的每个元素进行复杂的操作，如计算、聚合或转换。

• applymap函数只能用于DataFrame对象，它将传入的函数应用于DataFrame中的每个元素，并返回一个新的DataFrame。它可以用于对DataFrame中的每个元素进行映射、替换或转换。

结论：

map、apply和applymap都是用于对pandas DataFrame或Series中的元素进行操作的函数，它们的主要区别在于适用对象和操作范围。map函数适用于Series对象，apply函数适用于DataFrame和Series对象，applymap函数适用于DataFrame对象。

以上就是“一文搞懂map和apply以及applymap的区别”的全部内容，希望对你有所帮助。
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