在你的代码中,map
和apply
都被用来对ser
中的每个元素执行一个函数。这两个函数在这个特定的情况下的效果是一样的,因为它们都是在Series
的每个元素上应用一个函数。
然而,map
和apply
在功能上是有区别的:
map
是一个针对Series
的函数,它将一个函数应用到Series
的每个元素上。map
也可以接受一个字典或Series
,在这种情况下,它会将Series
的值替换为字典或Series
中相应的值。apply
是一个更通用的函数,它可以在DataFrame
的行或列上应用一个函数。当在Series
上使用时,apply
的行为与map
相同。
所以,虽然在这个特定的例子中,map
和apply
的效果是一样的,但是在其他情况下,它们可能会有不同的行为。希望这个解答对你有所帮助!
ser = pd.Series([
["订单号1", "卷号1_1", 1],
["订单号2", "卷号2_1, 卷号2_2", 2],
["订单号3", "卷号3_1, 卷号3_2, 卷号3_3", 3]
])
df = pd.DataFrame()
df["订单号"] = ser.map(lambda x: x[0])
df["卷号"] = ser.apply(lambda x: x[1])
请问这里map和apply有区别吗