Python中的map()与apply()的比较:何时使用哪个函数？

在Python中，map()和apply()都是常用的函数之一。它们都可以帮助我们对集合中的每个元素都应用一个函数，但是它们之间也有很多区别。在本文中，我们将深入研究map()和apply()的不同之处，以及它们在什么情况下适用。

1. map()和apply()的区别

首先来看一下map()和apply()的区别。

map()函数是Python的内置函数，可以将一个函数应用于集合中的每个元素，并返回一个新的集合。map()函数的语法为：

map(function, iterable, ...)

其中function是要应用的函数，iterable是要处理的集合。

apply()函数是pandas库中的方法，也可以将一个函数应用于一个pandas数据框中的每个元素。apply()函数的语法为：

apply(func, axis=0)

其中func是要应用的函数，axis是应用函数的轴。默认值是0，表示按列应用函数。

因此，map()和apply()的最大区别就在于它们所应用于的对象不同。map()函数可以应用于任何可迭代对象（如列表、元组、字符串等），而apply()函数仅适用于pandas数据框。

另外还有一些细微的区别：

1.1 返回值不同

map()函数的返回值是一个迭代器，而apply()函数的返回值是一个pandas数据框。

1.2 参数传递方式不同

map()函数可以接受多个可迭代对象，多个可迭代对象并排列在map()函数中，用逗号隔开。而apply()函数只需要一个函数作为参数。

1.3 处理速度不同

由于其实现方式不同，apply()函数在处理大型数据集时比map()函数快得多。apply()函数是在C语言的低级数据结构上实现的，而map()函数是使用Python的高级数据结构实现的。

2. 什么情况下使用map()函数

2.1 对集合中的每个元素应用函数

若要对集合中的每个元素应用一个函数，则map()函数是一种有效的方式。以下是一个示例：

numbers = [1, 2, 3, 4]

def square(x):
    return x ** 2

result = map(square, numbers)
print(list(result)) # 输出 [1, 4, 9, 16]

2.2 处理多个集合

如果需要将多个集合的元素进行配对，然后将其作为参数传递给一个函数，则map()函数也是一个很好的选择。以下是一个示例：

numbers1 = [1, 2, 3, 4]
numbers2 = [5, 6, 7, 8]

def add(x, y):
    return x + y

result = map(add, numbers1, numbers2)
print(list(result)) # 输出 [6, 8, 10, 12]

3. 什么情况下使用apply()函数

3.1 对数据框中的每个元素应用函数

如果需要对pandas数据框中的每个元素应用一个函数，则应该使用apply()函数。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3, 4], 'letters':['a', 'b', 'c', 'd']})

def square(x):
    return x ** 2

data['squared_numbers'] = data['numbers'].apply(square)

print(data)

# 输出：
#    numbers letters  squared_numbers
# 0        1       a                1
# 1        2       b                4
# 2        3       c                9
# 3        4       d               16

3.2 处理数据框的行或列

如果需要对pandas数据框的行或列应用一个函数，则可以使用apply()函数。例如，我们可以在数据框的每一列上应用一个函数：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3, 4], 'letters':['a', 'b', 'c', 'd']})

def square(x):
    return x ** 2

square_df = data.apply(square)
print(square_df)

# 输出：
#    numbers letters
# 0        1       a
# 1        4       b
# 2        9       c
# 3       16       d

4. 总结

map()和apply()函数都是Python中非常有用的函数。map()函数适用于对集合中的每个元素应用函数，而apply()函数更适用于对pandas数据框中的每个元素应用函数，或对数据框的行或列应用函数。由于它们的不同之处，我们需要根据具体情况选择。