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1. 缘起

pandas 讲究整体操作，想对里面的一些数据进行一些批量操作的时候，挨个用纯 Python 的方法，挨个遍历。这样简单是足够简单，但很不 pandasic。那有没有更为简单一些的办法呢？

2. 操作

Series 有个 map 方法，就是把函数映射到里面每个单元上，对单元进行操作。比如昨天我们说过的用astype修改元素类型，用 map 也可以实现。

In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3), columns=list('bde'), index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon'])

In [4]: df
Out[4]:
               b         d         e
Utah    0.241315 -0.586773 -1.365804
Ohio    0.973860 -0.600773  0.437951
Texas   1.003621 -1.142369 -1.374085
Oregon -0.290861  0.728503 -1.356081

In [34]: b = df.b

In [35]: b
Out[35]:
Utah      0.241315
Ohio      0.973860
Texas     1.003621
Oregon   -0.290861
Name: b, dtype: float64

创建了一个 Series，其 dtype 类型为 float。想要把它变成 float，可以 map 之。

In [36]: bs = b.map(str)

In [37]: bs
Out[37]:
Utah       0.2413152528188941
Ohio       0.9738595889440395
Texas      1.0036207238625463
Oregon    -0.2908605268647543
Name: b, dtype: object

想再换成 float，可以继续 map 之。

In [7]: bf
Out[7]:
Utah      0.483243
Ohio     -0.778462
Texas     1.581152
Oregon   -0.109222
Name: b, dtype: float64

多次转换，变的是形式，不变的内心

In [8]: bf == b
Out[8]:
Utah      True
Ohio      True
Texas     True
Oregon    True
Name: b, dtype: bool

这样换来换去意义不大，但 map 将函数映射到 Series 里面的元素这个功能，还是蛮好使的。比如做工程研究，节点位移精确到小数点后两位就足够足够了，怎么样一次性把所有结果都变成小数点后两位呢？

In [10]: bl = b.map(lambda x: '%.2f' % x)

In [11]: bl
Out[11]:
Utah       0.48
Ohio      -0.78
Texas      1.58
Oregon    -0.11
Name: b, dtype: object

Oh yeah，将数据 lambda 一下格式就可以了。不过这样结果就变成字符串了，虽然不影响显示，但可能影响后及分析，便可以进一步优化之。

In [12]: bl = b.map(lambda x: float('%.2f' % x))

In [13]: bl
Out[13]:
Utah      0.48
Ohio     -0.78
Texas     1.58
Oregon   -0.11
Name: b, dtype: float64

lambda 只能用于这种简单的情况，更复杂的操作可以干脆定义一个函数调用。话说我总觉得lambda有点多余，已经有功能更强大的函数了，为什么还要用它呢？仅仅是因为长得漂亮么？

3. 总结

今天我们讨论了如何对 Series 里面的元素进行批量操作，感觉一下子高大上了起来，不在总是不停的 loop 来纯 Python 了，吼吼！

一下子感觉对 pandas 的理解提升了一个档次有木有！

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