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1.Series结构2.将Series转成DataFrame2.1 使用字典的方式转化2.2 使用reset_index方法3.apply，applymap, map

1.Series结构

pandas中，我们使用最多的两个数据结构，分别为Series与DataFrame。

Series跟一维数组比较像，可以认为是dataframe中的"一列"。与一维数组不同的是，除了数组数据以外，他还有一组与数组数据对应的标签索引。

2.将Series转成DataFrame

2.1 使用字典的方式转化

import pandas as pd

department = ["A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C"]
group = ["g1", "g1", "g2", "g3", "g3", "g4", "g5", "g5"]
data = pd.DataFrame({"department": department, "group": group})

d2 = data.groupby("department")["group"].apply(lambda x: ",".join(x))
print("d2 is: ", "\n", d2, "\nd2 type is: ", type(d2), "\n")
d2 = pd.DataFrame({"department": d2.index, "group": d2.values})
print("after change, d2 is: ", "\n", d2, "\nd2 type is: ", type(d2), "\n")

上面的代码中，data进行groupby操作以后取group列，得到的就是一个Series结构。

(资料图)

d2 is:  
 department
A    g1,g1,g2
B    g3,g3,g4
C       g5,g5
Name: group, dtype: object 
d2 type is:   

该Series的index是department列，department列的值为A,B,C。具体的值为group，上面的逻辑是将相同department的group值进行聚合。

我们想将其转成一个dataframe，可以使用字典的方式，直接创建一个新的dataframe。d2.index表示Series的索引，d2.values表示Series的数据。

after change, d2 is:  
   department     group
0          A  g1,g1,g2
1          B  g3,g3,g4
2          C     g5,g5 
d2 type is:   

2.2 使用reset_index方法

还可以使用reset_index的方式，来将Series转化为dataframe。

d3 = data.groupby("department")["group"].apply(lambda x: ",".join(x))
d3 = d3.reset_index(name="group")
d3["group"] = d3["group"].map(lambda x: ",".join(sorted(list(set(x.split(","))))))
print(d3)

上面的代码也将Series转换成了一个dataframe，与前面稍微有所区别的在于，对group还进行了去重排序操作。

最后输出的结果为

department group
0 A g1,g2
1 B g3,g4
2 C g5

3.apply，applymap, map

import pandas as pd

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [10, 20, 30, 40, 50]
c = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]

data = pd.DataFrame({"a": a, "b": b, "c": c})
print(data.apply(max), "\n")
print(data.a.apply(lambda x: x * 2), "\n")

print(data.applymap(lambda x: x+0.01), "\n")

print(data.a.map(lambda x: x+0.02))

a     5.0
b    50.0
c     0.5
dtype: float64 

0     2
1     4
2     6
3     8
4    10
Name: a, dtype: int64 

      a      b     c
0  1.01  10.01  0.11
1  2.01  20.01  0.21
2  3.01  30.01  0.31
3  4.01  40.01  0.41
4  5.01  50.01  0.51 

0    1.02
1    2.02
2    3.02
3    4.02
4    5.02
Name: a, dtype: float64

apply可以用于Series，也可以用于DataFrame，可以对一列或多列进行操作。
applymap只能作用于dataframe，是对dataframe的每一个元素进行操作。
map只能作用于Series，其对Series中每个元素起作用。

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