python - 与 operator.itemgetter 与 apply 的不一致行为applymap operator.itemgetter

在实际情况下可能不是排列数据的最佳方式，但它提供了一个很好的例子:

In [16]:
import operator
In [17]:
DF=pd.DataFrame({'Val1':[[2013, 37722.322],[1998, 32323.232]],
                 'Val2':[[2013, 37722.322],[1998, 32323.232]]})
In [18]:
print DF
                Val1               Val2
0  [2013, 37722.322]  [2013, 37722.322]
1  [1998, 32323.232]  [1998, 32323.232]

[2 rows x 2 columns]

apply 给出错误的结果

In [19]:
print DF.apply(operator.itemgetter(-1), axis=1)
   Val1       Val2
0  2013  37722.322
1  1998  32323.232

[2 rows x 2 columns]

但是 applymap 给出了正确的结果!

In [20]:
print DF.applymap(operator.itemgetter(-1))
        Val1       Val2
0  37722.322  37722.322
1  32323.232  32323.232

[2 rows x 2 columns]

为什么会发生？

最佳答案

如果您使用，则更容易看到正在发生的事情

df = pd.DataFrame({'Val1':[[1, 2],[3, 4]],
                 'Val2':[[5, 6],[7, 8]]})

     Val1    Val2
0  [1, 2]  [5, 6]
1  [3, 4]  [7, 8]

df.apply(operator.itemgetter(-1), axis=1) 在每一行上调用 operator.itemgetter(-1)。

例如，在第一行， operator.itemgetter(-1) 返回最后一项，即 [5, 6] 。
因为这个值是可迭代的，所以它的值被分配给两列 Val1 和 Val2 。所以结果是

In [149]: df.apply(operator.itemgetter(-1), axis=1)
Out[149]:
   Val1  Val2
0     5     6
1     7     8

相比之下，applymap 单独对 DataFrame 中的每个单元格进行操作，因此 operator.itemgetter(-1) 返回每个单元格的最后一项。

In [150]: df.applymap(operator.itemgetter(-1))
Out[150]:
   Val1  Val2
0     2     6
1     4     8

关于python - 与 operator.itemgetter 与 apply 的不一致行为applymap operator.itemgetter，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/23025084/