パンダデータフレーム：すべての列に関数を適用

Question

私は同じように、DFのいずれかのカラムに.map(func)を使用することができます。私も

df=DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7]}) 

df['a']=df['a'].map(lambda x: x > 1) 

できます

df['a'],df['b']=df['a'].map(lambda x: x > 1),df['b'].map(lambda x: x > 1) 

は適用するために、より神託の方法はありますすべての列やフレーム全体（ループなし）の関数？

Answer 1

あなたが正しく理解している場合は、applymapメソッドを探しています。以降0.20.0から

>>> print df 
    A B C 
0 -1 0 0 
1 -4 3 -1 
2 -1 0 2 
3 0 3 2 
4 1 -1 0 
>>> print df.applymap(lambda x: x>1) 
     A  B  C 
0 False False False 
1 False True False 
2 False False True 
3 False True True 
4 False False False 

Answer 2

、あなたはtransform

In [578]: df.transform(lambda x: x > 1) 
Out[578]: 
     A  B  C 
0 False False False 
1 False True False 
2 False False True 
3 False True True 
4 False False False 

In [579]: df 
Out[579]: 
    A B C 
0 -1 0 0 
1 -4 3 -1 
2 -1 0 2 
3 0 3 2 
4 1 -1 0 

を使用することができますそして、この単純化した場合のために、なぜちょうどdf > 1を使用していませんか？

In [582]: df > 1 
Out[582]: 
     A  B  C 
0 False False False 
1 False True False 
2 False False True 
3 False True True 
4 False False False