Pandas dataframe: applicare la funzione a tutte le colonne

Question

posso usare .map(func) su qualsiasi colonna in un df, come:

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) 

potevo anche:

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

c'è un modo più divinatorio di applicare una funzione per tutte le colonne o l'intero frame (senza un loop)?

Answer 1

Se ho capito bene, stai cercando il metodo applymap.

>>> 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

Da 0.20.0 in poi, è possibile utilizzare 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 

E, per questo caso semplicistico, perché non basta usare df > 1?

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