前言：
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今天为大家推荐的是“详解pandas中的Map、Apply、Groupby函数”。如果本期内容对您有所帮助，记得及时关注。
1.Map
（1）数据集
（2）假设您想要添加一列，指出每种食物来自哪种动物。让我们写下每一种不同的肉类类型到动物的映射:
meat_to_animal = {'bacon': 'pig', 'pulled pork': 'pig','pastrami':'cow', 'corned beef': 'cow','honey ham': 'pig', 'nova lox': 'salmon'}（3）处理完之后的数据
data['animal'] = lowercased.map(meat_to_animal)2.Groupby
（1）简单组聚合的模型示意图
（2）数据集
（3）Groupby
grouped = df['data1'].groupby(df['key1']).mean()
Out: key1
a 0.746672
b -0.53758
3.Apply
（1）数据集
（2）lambda函数
f = lambda x: x.max() - x.min()frame.apply(f)
Out:
b 1.802165
d 1.684034
e 2.689627
frame.apply(f, axis='columns')
Out:
Utah 0.998382
Ohio 2.521511
Texas 0.676115
Oregon 2.542656
（3）def f(x)，计算每一列最小值和最大值
def f(x): return pd.Series([x.min(), x.max()], index=['min', 'max'])frame.apply(f)
Out:
（4）每一列保留两位小数
format = lambda x: '%.2f' % xframe.applymap(format)
Out:
4.总结
1. lambda与def的区别：
1）def创建的方法是有名称的，而lambda没有。
2）lambda会返回一个函数对象，但这个对象不会赋给一个标识符，而def则会把函数对象赋值给一个变量（函数名）。
3）lambda只是一个表达式，而def则是一个语句。
4）lambda表达式”：“后面，只能有一个表达式，def则可以有多个。
5）像if或for或print等语句不能用于lambda中，def可以。
6）lambda一般用来定义简单的函数，而def可以定义复杂的函数。
2. Map函数主要用于自定义分类规则.
Groupby函数主要用于计算组内统计量，特别是在缺失值填充中避免了用总体均值填充的弊端.
Apply函数主要用于将自定义之后的函数，应用到每一列或者特定的某一列中.
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